論文の概要: Online Detection of AI-Generated Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15150v1
• Date: Mon, 23 Oct 2023 17:53:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 18:05:57.050621
• Title: Online Detection of AI-Generated Images
• Title（参考訳）: AI生成画像のオンライン検出
• Authors: David C. Epstein, Ishan Jain, Oliver Wang, Richard Zhang
• Abstract要約: この設定における一般化、Nモデルのトレーニング、および次の(N+k)上でのテストについて研究する。 我々は、この手法を画素予測に拡張し、自動的に生成されたインペイントデータを用いて、強い性能を示す。 また、商用モデルが自動データ生成に利用できないような設定では、画素検出器が合成画像全体に対してのみ訓練可能であるかどうかを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.30253784649635
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With advancements in AI-generated images coming on a continuous basis, it is increasingly difficult to distinguish traditionally-sourced images (e.g., photos, artwork) from AI-generated ones. Previous detection methods study the generalization from a single generator to another in isolation. However, in reality, new generators are released on a streaming basis. We study generalization in this setting, training on N models and testing on the next (N+k), following the historical release dates of well-known generation methods. Furthermore, images increasingly consist of both real and generated components, for example through image inpainting. Thus, we extend this approach to pixel prediction, demonstrating strong performance using automatically-generated inpainted data. In addition, for settings where commercial models are not publicly available for automatic data generation, we evaluate if pixel detectors can be trained solely on whole synthetic images.
• Abstract（参考訳）: AI生成画像の進歩が継続的に進んでいるため、従来のソース画像(写真、アートワークなど)とAI生成画像とを区別することはますます困難になっている。 従来の検出方法は、一つの発電機から別の発電機への独立な一般化を研究する。 しかし、実際には新しいジェネレータがストリーミングベースでリリースされている。 この設定での一般化、nモデルへのトレーニング、および既知の生成方法の過去のリリース日に続く次の(n+k)テストについて検討する。 さらに画像は、例えば画像のインペインティングを通じて、実際のコンポーネントと生成されたコンポーネントの両方から構成されている。 そこで,このアプローチを画素予測に拡張し,自動生成インパインデータを用いて強力な性能を示す。 さらに,自動データ生成のための商用モデルが公開されていない環境では,画素検出器が合成画像全体に対してのみトレーニング可能であるかどうかを評価する。

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