論文の概要: Synthetic Image Detection: Highlights from the IEEE Video and Image
Processing Cup 2022 Student Competition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12428v1
- Date: Thu, 21 Sep 2023 18:50:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-25 17:15:03.575829
- Title: Synthetic Image Detection: Highlights from the IEEE Video and Image
Processing Cup 2022 Student Competition
- Title（参考訳）: 合成画像検出: IEEE Video and Image Processing Cup 2022学生コンペのハイライト
- Authors: Davide Cozzolino and Koki Nagano and Lucas Thomaz and Angshul Majumdar
and Luisa Verdoliva
- Abstract要約: VIPカップ(VIP Cup)は、IEEE国際画像処理会議(IEEE International Conference on Image Processing)で毎年開催される学生コンペティションである。
この話題への関心は、AIベースの視覚データ生成における驚くべき進歩に起因している。
画像検出のための堅牢で自動的なツールを開発する必要がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.436260430034242
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The Video and Image Processing (VIP) Cup is a student competition that takes
place each year at the IEEE International Conference on Image Processing. The
2022 IEEE VIP Cup asked undergraduate students to develop a system capable of
distinguishing pristine images from generated ones. The interest in this topic
stems from the incredible advances in the AI-based generation of visual data,
with tools that allows the synthesis of highly realistic images and videos.
While this opens up a large number of new opportunities, it also undermines the
trustworthiness of media content and fosters the spread of disinformation on
the internet. Recently there was strong concern about the generation of
extremely realistic images by means of editing software that includes the
recent technology on diffusion models. In this context, there is a need to
develop robust and automatic tools for synthetic image detection.
- Abstract（参考訳）: ビデオ・アンド・イメージ・プロセッシング・カップ(video and image processing cup, vip)は、ieee international conference on image processingで毎年開催される学生コンペティションである。
2022年のieee vipカップでは、大学生に、画像と生成された画像を区別できるシステムを開発するよう求めた。
この話題への関心は、aiベースのビジュアルデータ生成における信じられないほどの進歩と、高度にリアルな画像とビデオの合成を可能にするツールに起因している。
これは多くの新たな機会を開く一方で、メディアコンテンツの信頼性を損なうとともに、インターネット上での偽情報の拡散を促進する。
近年,拡散モデルに関する最近の技術を含むソフトウェアを編集することで,超現実的な画像の生成が懸念されている。
この文脈では、合成画像検出のための堅牢で自動的なツールを開発する必要がある。
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