論文の概要: Harnessing Machine Learning for Discerning AI-Generated Synthetic Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07358v1
• Date: Sun, 14 Jan 2024 20:00:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-17 18:45:51.481596
• Title: Harnessing Machine Learning for Discerning AI-Generated Synthetic Images
• Title（参考訳）: AI生成合成画像の認識のためのハラスティング機械学習
• Authors: Yuyang Wang, Yizhi Hao, Amando Xu Cong
• Abstract要約: 我々は、AI生成画像と実画像の識別に機械学習技術を用いる。 ResNet、VGGNet、DenseNetといった先進的なディープラーニングアーキテクチャを洗練し、適応しています。 実験結果は重要であり、最適化されたディープラーニングモデルが従来の手法より優れていることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.865152517440773
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the realm of digital media, the advent of AI-generated synthetic images has introduced significant challenges in distinguishing between real and fabricated visual content. These images, often indistinguishable from authentic ones, pose a threat to the credibility of digital media, with potential implications for disinformation and fraud. Our research addresses this challenge by employing machine learning techniques to discern between AI-generated and genuine images. Central to our approach is the CIFAKE dataset, a comprehensive collection of images labeled as "Real" and "Fake". We refine and adapt advanced deep learning architectures like ResNet, VGGNet, and DenseNet, utilizing transfer learning to enhance their precision in identifying synthetic images. We also compare these with a baseline model comprising a vanilla Support Vector Machine (SVM) and a custom Convolutional Neural Network (CNN). The experimental results were significant, demonstrating that our optimized deep learning models outperform traditional methods, with DenseNet achieving an accuracy of 97.74%. Our application study contributes by applying and optimizing these advanced models for synthetic image detection, conducting a comparative analysis using various metrics, and demonstrating their superior capability in identifying AI-generated images over traditional machine learning techniques. This research not only advances the field of digital media integrity but also sets a foundation for future explorations into the ethical and technical dimensions of AI-generated content in digital media.
• Abstract（参考訳）: デジタルメディアの領域では、AI生成合成画像の出現は、実物と製作された視覚コンテンツを区別する上で大きな課題をもたらしている。 これらの画像は、しばしば真偽とは区別できないが、デジタルメディアの信頼性への脅威となり、偽情報や詐欺につながる可能性がある。 我々の研究は、AI生成画像と実画像の識別に機械学習技術を活用することで、この課題に対処する。 私たちのアプローチの中心は、"Real"と"Fake"とラベル付けされた画像の包括的なコレクションであるCIFAKEデータセットです。 ResNet、VGGNet、DenseNetといった先進的なディープラーニングアーキテクチャを洗練・適応し、トランスファーラーニングを利用して合成画像の識別精度を向上させる。 また,これらを,バニラサポートベクトルマシン(SVM)と独自の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)からなるベースラインモデルと比較した。 DenseNetは97.74%の精度で、私たちの最適化されたディープラーニングモデルは従来の手法より優れていることを示した。 本研究は,これらの高度なモデルを合成画像検出に適用し,最適化し,様々なメトリクスを用いた比較分析を行い,従来の機械学習手法よりもai生成画像の識別に優れた性能を示す。 この研究は、デジタルメディアの整合性の分野を前進させるだけでなく、デジタルメディアにおけるAI生成コンテンツの倫理的・技術的側面を探求するための基盤となる。

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