論文の概要: Transfer Learning of Real Image Features with Soft Contrastive Loss for Fake Image Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16513v2
• Date: Mon, 03 Mar 2025 16:12:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:10:51.848996
• Title: Transfer Learning of Real Image Features with Soft Contrastive Loss for Fake Image Detection
• Title（参考訳）: 偽画像検出のためのソフトコントラスト損失を用いた実画像特徴の伝達学習
• Authors: Ziyou Liang, Weifeng Liu, Run Wang, Mengjie Wu, Boheng Li, Yuyang Zhang, Lina Wang, Xinyi Yang,
• Abstract要約: 自然トレース抽出のための自己教師付き特徴マッピングプロセスを導入し,ソフトコントラストロスに基づく伝達学習を開発する。 これにより、検出器は自然なトレースへの画像の近接に基づいて決定を行う。 提案手法では,96.2%のmAPがベースラインを著しく上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.89388721108276
• License:
• Abstract: In the last few years, the artifact patterns in fake images synthesized by different generative models have been inconsistent, leading to the failure of previous research that relied on spotting subtle differences between real and fake. In our preliminary experiments, we find that the artifacts in fake images always change with the development of the generative model, while natural images exhibit stable statistical properties. In this paper, we employ natural traces shared only by real images as an additional target for a classifier. Specifically, we introduce a self-supervised feature mapping process for natural trace extraction and develop a transfer learning based on soft contrastive loss to bring them closer to real images and further away from fake ones. This motivates the detector to make decisions based on the proximity of images to the natural traces. To conduct a comprehensive experiment, we built a high-quality and diverse dataset that includes generative models comprising GANs and diffusion models, to evaluate the effectiveness in generalizing unknown forgery techniques and robustness in surviving different transformations. Experimental results show that our proposed method gives 96.2% mAP significantly outperforms the baselines. Extensive experiments conducted on popular commercial platforms reveal that our proposed method achieves an accuracy exceeding 78.4%, underscoring its practicality for real-world application deployment.
• Abstract（参考訳）: 過去数年間、異なる生成モデルで合成された偽画像のアーティファクトパターンは矛盾しており、現実と偽の微妙な違いを見つけることに依存する過去の研究の失敗につながった。 予備実験では, 疑似画像のアーティファクトは生成モデルの発展に伴って常に変化し, 自然画像は安定した統計特性を示すことがわかった。 本稿では,実画像でのみ共有される自然なトレースを,分類器の付加的ターゲットとして利用する。 具体的には、自然トレース抽出のための自己教師付き特徴マッピングプロセスを導入し、ソフトコントラストロスに基づく伝達学習を開発し、それらを実画像に近づけ、さらに偽画像から遠ざけるようにする。 これにより、検出器は自然なトレースへの画像の近接に基づいて決定を行う。 そこで我々は,GANと拡散モデルからなる生成モデルを含む高品質で多様なデータセットを構築し,未知の偽造技法を一般化する上での有効性と,生き残った異なる変換における堅牢性を評価する。 実験の結果,提案手法は96.2%のmAPがベースラインを著しく上回ることがわかった。 一般の商用プラットフォーム上で行った大規模な実験により,提案手法は78.4%を超える精度を実現し,実世界のアプリケーション展開における実用性を実証した。

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