論文の概要: A Single Simple Patch is All You Need for AI-generated Image Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01123v1
• Date: Fri, 2 Feb 2024 03:50:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-05 17:04:55.548192
• Title: A Single Simple Patch is All You Need for AI-generated Image Detection
• Title（参考訳）: AI生成画像検出に必要なのは1つのシンプルなパッチ
• Authors: Jiaxuan Chen, Jieteng Yao, Li Niu
• Abstract要約: 本稿では,SSP(Single Simple Patch)のノイズパターンをバイナリ分類器に供給する,SSP(Single Simple Patch)という単純なアプローチを提案する。 我々のSSP法は非常に堅牢で一般化可能であり、将来の手法の単純かつ競争的なベースラインとして機能する可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.962851369356823
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recent development of generative models unleashes the potential of generating hyper-realistic fake images. To prevent the malicious usage of fake images, AI-generated image detection aims to distinguish fake images from real images. Nevertheless, existing methods usually suffer from poor generalizability across different generators. In this work, we propose an embarrassingly simple approach named SSP, i.e., feeding the noise pattern of a Single Simple Patch (SSP) to a binary classifier, which could achieve 14.6% relative improvement over the recent method on GenImage dataset. Our SSP method is very robust and generalizable, which could serve as a simple and competitive baseline for the future methods.
• Abstract（参考訳）: 最近の生成モデルの開発は、超現実的フェイク画像を生成する可能性を解き放ちます。 偽画像の悪意的な使用を防ぐため、AI生成画像検出は、偽画像と実際の画像とを区別することを目的としている。 それでも、既存の方法は通常、異なるジェネレータ間での一般化性に乏しい。 本稿では,SSP(Single Simple Patch, SSP)のノイズパターンをバイナリ分類器に供給し,GenImageデータセットの最近の手法に比べて14.6%の相対的な改善を実現するという,恥ずかしいほど単純なアプローチを提案する。 我々のSSP法は非常に堅牢で一般化可能であり、将来の手法の単純かつ競争的なベースラインとして機能する可能性がある。

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