論文の概要: Open Set Synthetic Image Source Attribution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11557v1
• Date: Tue, 22 Aug 2023 16:37:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 13:04:11.803257
• Title: Open Set Synthetic Image Source Attribution
• Title（参考訳）: Open Set Synthetic Image Source Attribution
• Authors: Shengbang Fang, Tai D. Nguyen, Matthew C. Stamm
• Abstract要約: 本稿では,合成画像の識別のためのメトリクス学習に基づく新しいアプローチを提案する。 本手法は, 発電機間での識別が可能な移動可能な埋め込みを学習することにより機能する。 オープンなシナリオで合成画像のソースを属性付けるアプローチの能力を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.179652505898332
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: AI-generated images have become increasingly realistic and have garnered significant public attention. While synthetic images are intriguing due to their realism, they also pose an important misinformation threat. To address this new threat, researchers have developed multiple algorithms to detect synthetic images and identify their source generators. However, most existing source attribution techniques are designed to operate in a closed-set scenario, i.e. they can only be used to discriminate between known image generators. By contrast, new image-generation techniques are rapidly emerging. To contend with this, there is a great need for open-set source attribution techniques that can identify when synthetic images have originated from new, unseen generators. To address this problem, we propose a new metric learning-based approach. Our technique works by learning transferrable embeddings capable of discriminating between generators, even when they are not seen during training. An image is first assigned to a candidate generator, then is accepted or rejected based on its distance in the embedding space from known generators' learned reference points. Importantly, we identify that initializing our source attribution embedding network by pretraining it on image camera identification can improve our embeddings' transferability. Through a series of experiments, we demonstrate our approach's ability to attribute the source of synthetic images in open-set scenarios.
• Abstract（参考訳）: AI生成画像はますます現実的になり、大衆の注目を集めている。 合成画像は現実主義によって興味をそそられる一方で、重要な誤報の脅威も生じている。 この新たな脅威に対処するため、研究者は合成画像を検出し、ソースジェネレータを識別する複数のアルゴリズムを開発した。 しかし、既存のほとんどのソース属性技術はクローズドセットのシナリオで動作するように設計されており、既知の画像生成装置を識別するためにのみ使用できる。 対照的に、新しい画像生成技術が急速に発展しつつある。 これに対抗するために、新しい未知のジェネレータから合成画像がいつ発生したかを識別できるオープンセットのソース属性技術が必要である。 この問題に対処するために,新しいメトリック学習に基づくアプローチを提案する。 本手法は,訓練中に見当たらない場合でも,ジェネレータ間の識別が可能な転送可能な組込みを学習することで動作する。 画像はまず候補生成器に割り当てられ、その後、既知の生成器の学習基準点からの埋め込み空間における距離に基づいて受理または拒否される。 重要なことは、画像カメラの識別に事前トレーニングすることで、ソース属性の埋め込みネットワークを初期化することで、埋め込みの転送性が向上することである。 一連の実験を通じて,オープンセットのシナリオにおいて合成画像のソースを識別する手法の能力を実証した。

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