論文の概要: Unveiling the Truth: Exploring Human Gaze Patterns in Fake Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08933v1
- Date: Wed, 13 Mar 2024 19:56:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-15 22:37:06.297110
- Title: Unveiling the Truth: Exploring Human Gaze Patterns in Fake Images
- Title（参考訳）: 真理を解明する:フェイク画像における人間の視線パターンの探索
- Authors: Giuseppe Cartella, Vittorio Cuculo, Marcella Cornia, Rita Cucchiara,
- Abstract要約: 我々は、人間の意味的知識を活用して、偽画像検出のフレームワークに含まれる可能性を調べる。
予備的な統計的分析により、人間が本物の画像や変化した画像をどのように知覚するかの特徴的なパターンを探索する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.02058539403381
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Creating high-quality and realistic images is now possible thanks to the impressive advancements in image generation. A description in natural language of your desired output is all you need to obtain breathtaking results. However, as the use of generative models grows, so do concerns about the propagation of malicious content and misinformation. Consequently, the research community is actively working on the development of novel fake detection techniques, primarily focusing on low-level features and possible fingerprints left by generative models during the image generation process. In a different vein, in our work, we leverage human semantic knowledge to investigate the possibility of being included in frameworks of fake image detection. To achieve this, we collect a novel dataset of partially manipulated images using diffusion models and conduct an eye-tracking experiment to record the eye movements of different observers while viewing real and fake stimuli. A preliminary statistical analysis is conducted to explore the distinctive patterns in how humans perceive genuine and altered images. Statistical findings reveal that, when perceiving counterfeit samples, humans tend to focus on more confined regions of the image, in contrast to the more dispersed observational pattern observed when viewing genuine images. Our dataset is publicly available at: https://github.com/aimagelab/unveiling-the-truth.
- Abstract（参考訳）: 高品質でリアルな画像を作ることは、画像生成の目覚ましい進歩のおかげで可能になった。
所望のアウトプットを自然言語で記述することは、呼吸結果を得るのに必要なのはそれだけです。
しかし、生成モデルの利用が増加するにつれて、悪意のあるコンテンツの伝播や誤情報に対する懸念が高まる。
その結果、研究コミュニティは、画像生成プロセス中に生成モデルが残した低レベルの特徴と可能性のある指紋に焦点を当てた、新しい偽検出技術の開発に積極的に取り組んでいる。
我々の研究では、人間の意味的知識を活用して、偽画像検出のフレームワークに含まれる可能性を調べる。
これを実現するために,拡散モデルを用いて部分的に操作された画像の新たなデータセットを収集し,実・偽の刺激を視ながら観察者の眼球運動を記録する眼球追跡実験を行った。
予備的な統計的分析により、人間が本物の画像や変化した画像をどのように知覚するかの特徴的なパターンを探索する。
統計的には、人間が偽造サンプルを知覚する場合、本物の画像を見る際に観察されるより分散した観察パターンとは対照的に、画像のより限られた領域に集中する傾向にある。
私たちのデータセットは、https://github.com/aimagelab/unveiling-the-ruth.comで公開されています。
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