Fugu-MT 論文翻訳(概要): Local Statistics for Generative Image Detection

論文の概要: Local Statistics for Generative Image Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16684v1
Date: Wed, 25 Oct 2023 14:47:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-26 14:12:44.868902
Title: Local Statistics for Generative Image Detection
Title（参考訳）: 生成画像検出のための局所統計
Authors: Yung Jer Wong, Teck Khim Ng
Abstract要約: 拡散モデル (DM) はガウスノイズから画像の合成を学ぶ生成モデルである。我々は、デジタルカメラ画像とDM生成画像の区別において、グローバル統計とは対照的に局所統計計算の有効性を強調した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8492669447784602
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Diffusion models (DMs) are generative models that learn to synthesize images from Gaussian noise. DMs can be trained to do a variety of tasks such as image generation and image super-resolution. Researchers have made significant improvement in the capability of synthesizing photorealistic images in the past few years. These successes also hasten the need to address the potential misuse of synthesized images. In this paper, we highlight the effectiveness of computing local statistics, as opposed to global statistics, in distinguishing digital camera images from DM-generated images. We hypothesized that local statistics should be used to address the spatial non-stationarity problem in images. We show that our approach produced promising results and it is also robust to various perturbations such as image resizing and JPEG compression.
Abstract（参考訳）: 拡散モデル (DM) はガウスノイズから画像の合成を学ぶ生成モデルである。 DMは、画像生成や画像超解像などの様々なタスクを訓練することができる。研究者たちは、ここ数年でフォトリアリスティック画像を合成する能力を大幅に改善した。これらの成功は、合成画像の潜在的な誤用に対処する必要性も高まる。本稿では,dm生成画像とデジタルカメラ画像の区別において,グローバル統計とは対照的に,局所統計計算の有効性を強調する。局所統計は画像の空間的非定常問題に対処するために使われるべきだと仮定した。我々は,提案手法が有望な結果をもたらし,画像の縮小やJPEG圧縮といった様々な摂動にも頑健であることを示す。

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