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。
関連論文リスト
- Video as the New Language for Real-World Decision Making [100.68643056416394]
ビデオデータは、言語で表現しにくい物理世界に関する重要な情報をキャプチャする。
ビデオは、インターネットの知識を吸収し、多様なタスクを表現できる統一インターフェースとして機能する。
ロボット工学、自動運転、科学といった分野における大きなインパクトの機会を特定します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-27T02:05:29Z) - Harnessing Machine Learning for Discerning AI-Generated Synthetic Images [2.865152517440773]
我々は、AI生成画像と実画像の識別に機械学習技術を用いる。
ResNet、VGGNet、DenseNetといった先進的なディープラーニングアーキテクチャを洗練し、適応しています。
実験結果は重要であり、最適化されたディープラーニングモデルが従来の手法より優れていることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-14T20:00:37Z) - Exploring the Potential of Generative AI for the World Wide Web [0.94491536689161]
我々は、World Wide Webの領域における生成AIの可能性を探る。
Web開発者は、すでに生成AIを使用してテキストや画像の作成を支援している。
Webブラウザは将来、壊れたWebページの修復、帯域幅の保存、プライバシーの強化といったタスクのために、ローカルに画像を生成するためにそれを使うかもしれない。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-26T13:02:45Z) - State of the Art on Diffusion Models for Visual Computing [191.6168813012954]
本稿では,拡散モデルの基本数学的概念,実装の詳細,および一般的な安定拡散モデルの設計選択を紹介する。
また,拡散に基づく生成と編集に関する文献の急速な発展を概観する。
利用可能なデータセット、メトリクス、オープンな課題、社会的意味について議論する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-11T05:32:29Z) - AI-Generated Images as Data Source: The Dawn of Synthetic Era [61.879821573066216]
生成AIは、現実世界の写真によく似た合成画像を作成する可能性を解き放った。
本稿では、これらのAI生成画像を新しいデータソースとして活用するという革新的な概念を探求する。
実際のデータとは対照的に、AI生成データには、未整合のアブリダンスやスケーラビリティなど、大きなメリットがある。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-03T06:55:19Z) - IMAGINE: An Integrated Model of Artificial Intelligence-Mediated
Communication Effects [0.0]
人工知能を用いたコミュニケーション効果統合モデル(IMAGINE)の提案
提案されている概念的枠組みは、メディアに対する人々の反応の測定とコンテンツのAI生成の間の連続的なリアルタイム接続のシナリオにおいて、研究者が研究を理論化し、行うのを支援することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-13T19:48:38Z) - MIPI 2022 Challenge on Under-Display Camera Image Restoration: Methods
and Results [92.61915017739895]
我々はMIPI 2022のUDC(Under-Display Camera)画像復元トラックを要約・レビューする。
合計167人の参加者が登録され、19チームが最終テストフェーズで結果を提出した。
この課題で開発されたソリューションは、Under-Display Camera Image Restorationにおける最先端のパフォーマンスを実現した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-15T05:13:25Z) - The VIP Gallery for Video Processing Education [51.722183438644905]
このデモンストレーションギャラリーは、テキサス大学オースティン校の大学院クラスのデジタルビデオ''で効果的に使用されています。
現実世界のコンテンツにおけるDVPの例と、多数の重要なDVPトピックを整理するユーザフレンドリーなインターフェースを提供する。
これらのツールの教育的価値をよりよく理解するために,質問紙調査と質問紙調査を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-29T06:40:41Z) - Image Captioning as an Assistive Technology: Lessons Learned from VizWiz
2020 Challenge [25.218195374028756]
受賞した2020年キャプションコンペティションの理論と工学を詳述した作品です。
我々の研究は、補助画像キャプションシステムの改善に向けた一歩となる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-21T21:48:18Z) - State of the Art on Neural Rendering [141.22760314536438]
我々は,古典的コンピュータグラフィックス技術と深層生成モデルを組み合わせることで,制御可能かつフォトリアリスティックな出力を得るアプローチに焦点をあてる。
本報告は,新しいビュー合成,セマンティック写真操作,顔と身体の再現,リライティング,自由視点ビデオ,バーチャルおよび拡張現実テレプレゼンスのためのフォトリアリスティックアバターの作成など,記述されたアルゴリズムの多くの重要なユースケースに焦点をあてる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-08T04:36:31Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。