論文の概要: Shadows Don't Lie and Lines Can't Bend! Generative Models don't know Projective Geometry...for now

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17138v2
• Date: Thu, 30 May 2024 22:22:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-03 20:21:48.318894
• Title: Shadows Don't Lie and Lines Can't Bend! Generative Models don't know Projective Geometry...for now
• Title（参考訳）: 影は嘘をつくな! 生成モデルは射影幾何学を知らない...今のところ
• Authors: Ayush Sarkar, Hanlin Mai, Amitabh Mahapatra, Svetlana Lazebnik, D. A. Forsyth, Anand Bhattad,
• Abstract要約: 生成モデルは驚くほどリアルなイメージを作り出すことができる。 生成した画像の幾何学的特徴が実際の画像と異なることを示す。 次に, 幾何特性にのみ注目する分類器によって, 予め決められた画像が確実に識別可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.533034129949018
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative models can produce impressively realistic images. This paper demonstrates that generated images have geometric features different from those of real images. We build a set of collections of generated images, prequalified to fool simple, signal-based classifiers into believing they are real. We then show that prequalified generated images can be identified reliably by classifiers that only look at geometric properties. We use three such classifiers. All three classifiers are denied access to image pixels, and look only at derived geometric features. The first classifier looks at the perspective field of the image, the second looks at lines detected in the image, and the third looks at relations between detected objects and shadows. Our procedure detects generated images more reliably than SOTA local signal based detectors, for images from a number of distinct generators. Saliency maps suggest that the classifiers can identify geometric problems reliably. We conclude that current generators cannot reliably reproduce geometric properties of real images.
• Abstract（参考訳）: 生成モデルは驚くほどリアルなイメージを作り出すことができる。 本稿では,生成した画像が実画像と異なる幾何学的特徴を持つことを示す。 生成した画像の集合を構築し、単純な信号ベースの分類器を騙して、それが本物であると信じ込ませる。 次に, 幾何特性にのみ注目する分類器によって, 予め決められた画像が確実に識別可能であることを示す。 私たちはそのような分類器を3つ使います。 3つの分類器は画像画素へのアクセスを拒否され、導出した幾何学的特徴のみを見る。 第1の分類器は画像のパースペクティブフィールド、第2の分類器は画像内で検出された線、第3の分類器は検出された物体と影の関係を調べる。 本手法は、複数の異なる発電機の画像に対して、SOTAローカル信号ベース検出器よりも確実に生成された画像を検出する。 正則写像は、分類器が幾何的問題を確実に特定できることを示唆する。 現状のジェネレータは実画像の幾何学的特性を確実に再現できないと結論付けている。

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