論文の概要: Rich and Poor Texture Contrast: A Simple yet Effective Approach for AI-generated Image Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12397v1
• Date: Tue, 21 Nov 2023 07:12:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 01:41:48.563808
• Title: Rich and Poor Texture Contrast: A Simple yet Effective Approach for AI-generated Image Detection
• Title（参考訳）: Rich and Poor Texture Contrast: AI生成画像検出のためのシンプルで効果的なアプローチ
• Authors: Nan Zhong, Yiran Xu, Zhenxing Qian, Xinpeng Zhang
• Abstract要約: 最近の生成モデルは、写真画像の生成において印象的な性能を示している。 人間は、信じられないほどリアルに見えるAI生成画像と実際の画像とを区別することはほとんどできない。 本稿では,多種多様な生成モデルを用いて生成した偽画像を識別できる新しいAI生成画像検出器を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.00801478785396
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent generative models show impressive performance in generating photographic images. Humans can hardly distinguish such incredibly realistic-looking AI-generated images from real ones. AI-generated images may lead to ubiquitous disinformation dissemination. Therefore, it is of utmost urgency to develop a detector to identify AI-generated images. Most existing detectors suffer from sharp performance drops over unseen generative models. In this paper, we propose a novel AI-generated image detector capable of identifying fake images created by a wide range of generative models. Our approach leverages the inter-pixel correlation contrast between rich and poor texture regions within an image. Pixels in rich texture regions exhibit more significant fluctuations than those in poor texture regions. This discrepancy reflects that the entropy of rich texture regions is larger than that of poor ones. Consequently, synthesizing realistic rich texture regions proves to be more challenging for existing generative models. Based on this principle, we divide an image into multiple patches and reconstruct them into two images, comprising rich-texture and poor-texture patches respectively. Subsequently, we extract the inter-pixel correlation discrepancy feature between rich and poor texture regions. This feature serves as a universal fingerprint used for AI-generated image forensics across different generative models. In addition, we build a comprehensive AI-generated image detection benchmark, which includes 16 kinds of prevalent generative models, to evaluate the effectiveness of existing baselines and our approach. Our benchmark provides a leaderboard for follow-up studies. Extensive experimental results show that our approach outperforms state-of-the-art baselines by a significant margin. Our project: https://fdmas.github.io/AIGCDetect/
• Abstract（参考訳）: 最近の生成モデルは、写真画像の生成において印象的な性能を示している。 人間は、そんな信じられないほどリアルなai画像と実際の画像とを区別できない。 AI生成画像は、ユビキタスな偽情報拡散につながる可能性がある。 したがって、AI生成画像を特定する検出器を開発するのは最も緊急である。 既存の検出器の多くは、目に見えない生成モデルよりも高い性能低下に悩まされている。 本稿では,多種多様な生成モデルにより生成された偽画像を識別できる,新しいAI生成画像検出器を提案する。 本手法では,画像内のテクスチャ領域とテクスチャ領域間のピクセル間相関コントラストを利用する。 豊かなテクスチャ領域の画素は、粗いテクスチャ領域よりも大きな変動を示す。 この相違は、豊かなテクスチャ領域のエントロピーが貧しい領域のエントロピーよりも大きいことを反映している。 その結果、現実的なリッチテクスチャ領域の合成は、既存の生成モデルよりも難しいことが証明される。 この原理に基づき、画像を複数のパッチに分割し、リッチテキストと貧弱テキストのパッチからなる2つのイメージに再構成する。 次に,テクスチャ領域とテクスチャ領域の画素間相関差を抽出した。 この機能は、さまざまな生成モデルにわたるAI生成画像鑑定に使用される普遍的な指紋として機能する。 さらに,既存のベースラインの有効性とアプローチを評価するために,16種類の事前生成モデルを含む総合的なAI生成画像検出ベンチマークを構築した。 我々のベンチマークはフォローアップ研究のリーダーボードを提供する。 その結果,本手法は最先端のベースラインよりも有意差が認められた。 私たちのプロジェクト:https://fdmas.github.io/AIGCDetect/

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