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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01123v2
• Date: Sat, 20 Apr 2024 04:38:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-23 23:43:55.621148
• 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: 生成モデルは、画像をよりリアルにするために、リッチなテクスチャでパッチを生成することに集中する傾向がある。 本稿では,偽画像の識別に単一単純パッチのノイズパターンを利用する手法を提案する。 提案手法は,公開ベンチマーク上での最先端性能を実現することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.541645669791023
• 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. However, existing method suffer from severe performance drop when detecting images generated by unseen generators. We find that generative models tend to focus on generating the patches with rich textures to make the images more realistic while neglecting the hidden noise caused by camera capture present in simple patches. In this paper, we propose to exploit the noise pattern of a single simple patch to identify fake images. Furthermore, due to the performance decline when handling low-quality generated images, we introduce an enhancement module and a perception module to remove the interfering information. Extensive experiments demonstrate that our method can achieve state-of-the-art performance on public benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 最近の生成モデルの発展は、超現実的な偽画像を生成する可能性を解き放つ。 偽画像の悪用を防ぐため、AIが生成した画像検出は、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。 しかし、既存の手法では、未知のジェネレータが生成した画像を検出する際に、厳しい性能低下に悩まされている。 生成モデルは、リッチなテクスチャでパッチを生成することに集中し、単純なパッチに存在するカメラキャプチャによる隠れノイズを無視しながら、画像をよりリアルにする傾向にある。 本稿では,偽画像の識別に単一単純パッチのノイズパターンを利用する手法を提案する。 さらに,低品質画像の処理における性能低下により,干渉情報を除去するエンハンスメントモジュールと知覚モジュールを導入する。 大規模な実験により, 提案手法は, 公開ベンチマーク上での最先端性能を実現することができることを示した。

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