論文の概要: Diffusion models meet image counter-forensics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13629v2
• Date: Mon, 15 Jan 2024 13:18:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-18 00:35:20.329733
• Title: Diffusion models meet image counter-forensics
• Title（参考訳）: 拡散モデルと画像逆法学
• Authors: Mat\'ias Tailanian, Marina Gardella, \'Alvaro Pardo, Pablo Mus\'e
• Abstract要約: 拡散浄化法は反法医学的タスクに適していることを示す。 このようなアプローチは、法医学的手法の無効化と、精製された画像の自然な外観の保存において、既に存在する反法医学的手法より優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8192907805418583
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: From its acquisition in the camera sensors to its storage, different operations are performed to generate the final image. This pipeline imprints specific traces into the image to form a natural watermark. Tampering with an image disturbs these traces; these disruptions are clues that are used by most methods to detect and locate forgeries. In this article, we assess the capabilities of diffusion models to erase the traces left by forgers and, therefore, deceive forensics methods. Such an approach has been recently introduced for adversarial purification, achieving significant performance. We show that diffusion purification methods are well suited for counter-forensics tasks. Such approaches outperform already existing counter-forensics techniques both in deceiving forensics methods and in preserving the natural look of the purified images. The source code is publicly available at https://github.com/mtailanian/diff-cf.
• Abstract（参考訳）: カメラセンサーの取得からストレージまで、最終的な画像を生成するためにさまざまな操作が実行される。 このパイプラインは、イメージに特定の痕跡をインプリントして、自然の透かしを形成する。 画像の改ざんは、これらの痕跡を阻害する;これらの混乱は、ほとんどの方法が偽造を検知し発見するために使用する手がかりである。 本稿では, フォージャーが残した痕跡を除去する拡散モデルの有効性を評価し, そこで, 法医学的手法を欺いた。 このようなアプローチは、近年、逆境浄化のために導入され、著しいパフォーマンスを達成している。 また, 拡散浄化法がカウンターフォリシスの課題に適していることを示す。 このようなアプローチは、法医学的手法を欺いたり、精製された画像の自然な外観を保存したりすることで、既存のカウンターフォレンス技術よりも優れています。 ソースコードはhttps://github.com/mtailanian/diff-cfで公開されている。

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