論文の概要: Artifact Feature Purification for Cross-domain Detection of AI-generated Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11172v1
• Date: Sun, 17 Mar 2024 11:17:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-19 18:15:50.855245
• Title: Artifact Feature Purification for Cross-domain Detection of AI-generated Images
• Title（参考訳）: AI生成画像のクロスドメイン検出のためのアーチファクト特性の浄化
• Authors: Zheling Meng, Bo Peng, Jing Dong, Tieniu Tan,
• Abstract要約: 既存の画像検出方法は、ドメイン外ジェネレータや画像シーンに直面すると、性能低下に悩まされる。 本稿では, 人工物抽出ネットワーク(APN)を提案し, 明示的で暗黙的な浄化プロセスを通じて生成した画像から人工物抽出を容易にする。 クロスジェネレータ検出では、APNの平均精度は、GenImageデータセットの以前の10メソッドよりも5.6% 16.4%高く、DiffusionForensicsデータセットの1.7% 50.1%である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.18870936370117
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the era of AIGC, the fast development of visual content generation technologies, such as diffusion models, bring potential security risks to our society. Existing generated image detection methods suffer from performance drop when faced with out-of-domain generators and image scenes. To relieve this problem, we propose Artifact Purification Network (APN) to facilitate the artifact extraction from generated images through the explicit and implicit purification processes. For the explicit one, a suspicious frequency-band proposal method and a spatial feature decomposition method are proposed to extract artifact-related features. For the implicit one, a training strategy based on mutual information estimation is proposed to further purify the artifact-related features. Experiments show that for cross-generator detection, the average accuracy of APN is 5.6% ~ 16.4% higher than the previous 10 methods on GenImage dataset and 1.7% ~ 50.1% on DiffusionForensics dataset. For cross-scene detection, APN maintains its high performance. Via visualization analysis, we find that the proposed method extracts flexible forgery patterns and condenses the forgery information diluted in irrelevant features. We also find that the artifact features APN focuses on across generators and scenes are global and diverse. The code will be available on GitHub.
• Abstract（参考訳）: AIGCの時代、拡散モデルのような視覚コンテンツ生成技術の急速な発展は、社会に潜在的なセキュリティリスクをもたらします。 既存の画像検出方法は、ドメイン外ジェネレータや画像シーンに直面すると、性能低下に悩まされる。 この問題を解消するために, 明示的で暗黙的な浄化プロセスを通じて生成した画像からの人工物抽出を容易にするArtifact Purification Network (APN)を提案する。 本研究では,不審な周波数帯域提案法と空間的特徴分解法を提案し,人工物に関連する特徴を抽出した。 暗黙的に、相互情報推定に基づくトレーニング戦略を提案し、アーティファクトに関連する特徴をさらに浄化する。 実験により、クロスジェネレータ検出において、APNの平均精度は、GenImageデータセットの以前の10のメソッドよりも5.6%から16.4%高く、DiffusionForensicsデータセットの1.7%から50.1%高いことが示されている。 クロスシーン検出のために、APNは高性能を維持している。 可視化分析により,提案手法はフレキシブルな偽造パターンを抽出し,無関係な特徴で希釈された偽造情報を凝縮することがわかった。 また、APNがジェネレータやシーンにフォーカスするアーティファクト機能は、グローバルで多様であることもわかりました。 コードはGitHubで入手できる。

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