論文の概要: Raising the Bar of AI-generated Image Detection with CLIP

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00195v2
• Date: Mon, 29 Apr 2024 14:25:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-01 00:15:22.148279
• Title: Raising the Bar of AI-generated Image Detection with CLIP
• Title（参考訳）: CLIPによるAI生成画像検出のバーのライジング
• Authors: Davide Cozzolino, Giovanni Poggi, Riccardo Corvi, Matthias Nießner, Luisa Verdoliva,
• Abstract要約: 本研究の目的は、AI生成画像の普遍的検出のための事前学習された視覚言語モデル(VLM)の可能性を探ることである。 我々は,CLIP機能に基づく軽量な検出戦略を開発し,その性能を様々な難易度シナリオで検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.345365081177555
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The aim of this work is to explore the potential of pre-trained vision-language models (VLMs) for universal detection of AI-generated images. We develop a lightweight detection strategy based on CLIP features and study its performance in a wide variety of challenging scenarios. We find that, contrary to previous beliefs, it is neither necessary nor convenient to use a large domain-specific dataset for training. On the contrary, by using only a handful of example images from a single generative model, a CLIP-based detector exhibits surprising generalization ability and high robustness across different architectures, including recent commercial tools such as Dalle-3, Midjourney v5, and Firefly. We match the state-of-the-art (SoTA) on in-distribution data and significantly improve upon it in terms of generalization to out-of-distribution data (+6% AUC) and robustness to impaired/laundered data (+13%). Our project is available at https://grip-unina.github.io/ClipBased-SyntheticImageDetection/
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は、AI生成画像の普遍的検出のための事前学習された視覚言語モデル(VLM)の可能性を探ることである。 我々は,CLIP機能に基づく軽量な検出戦略を開発し,その性能を様々な難易度シナリオで検証する。 従来の信念とは違って、大規模なドメイン固有のデータセットをトレーニングに使用する必要も利便性もないことが分かっています。 それとは対照的に、単一の生成モデルからの少数のサンプル画像のみを使用することで、CLIPベースの検出器は、Dalle-3、Midjourney v5、Fireflyといった最近の商用ツールを含む、異なるアーキテクチャにわたる驚くべき一般化能力と高い堅牢性を示す。 本研究は, 配当データにおけるSoTA(State-of-the-art)と照合し, 配当データへの一般化(+6% AUC)と, 配当データに対するロバスト性(+13%)に関して有意に改善した。 私たちのプロジェクトはhttps://grip-unina.github.io/ClipBased-SyntheticImageDetection/で利用可能です。

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