論文の概要: Detecting Image Attribution for Text-to-Image Diffusion Models in RGB and Beyond

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19653v1
• Date: Thu, 28 Mar 2024 17:59:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-29 15:04:56.082164
• Title: Detecting Image Attribution for Text-to-Image Diffusion Models in RGB and Beyond
• Title（参考訳）: RGB以降のテキスト・画像拡散モデルにおける画像属性の検出
• Authors: Katherine Xu, Lingzhi Zhang, Jianbo Shi,
• Abstract要約: 現代のテキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルは、顕著なリアリズムと創造性を持った画像を生成することができる。 これらの進歩は、偽画像の検出と帰属の研究に火をつけているが、以前の研究では、この課題の実際的および科学的側面について完全には研究されていない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.4617544015866
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern text-to-image (T2I) diffusion models can generate images with remarkable realism and creativity. These advancements have sparked research in fake image detection and attribution, yet prior studies have not fully explored the practical and scientific dimensions of this task. In addition to attributing images to 12 state-of-the-art T2I generators, we provide extensive analyses on what inference stage hyperparameters and image modifications are discernible. Our experiments reveal that initialization seeds are highly detectable, along with other subtle variations in the image generation process to some extent. We further investigate what visual traces are leveraged in image attribution by perturbing high-frequency details and employing mid-level representations of image style and structure. Notably, altering high-frequency information causes only slight reductions in accuracy, and training an attributor on style representations outperforms training on RGB images. Our analyses underscore that fake images are detectable and attributable at various levels of visual granularity than previously explored.
• Abstract（参考訳）: 現代のテキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルは、顕著なリアリズムと創造性を持った画像を生成することができる。 これらの進歩は、偽画像の検出と帰属の研究に火をつけているが、以前の研究では、この課題の実際的および科学的側面について完全には研究されていない。 12個の最先端T2Iジェネレータに画像を帰属させるだけでなく、どの推論段階のハイパーパラメータと画像修正が識別可能かを広範囲に分析する。 実験により、初期化種子は、画像生成過程の他の微妙な変化とともに、かなり検出可能であることが明らかとなった。 さらに、高頻度の詳細を摂動させ、画像のスタイルと構造を中間レベルに表現することにより、画像の属性に視覚的トレースがどのように活用されるかについても検討する。 特に、高周波情報の変更は、精度をわずかに低下させるだけであり、スタイル表現における属性のトレーニングは、RGB画像のトレーニングよりも優れています。 分析の結果, 偽画像は従来より様々な視界の粒度で検出可能であり, 帰属可能であることが示された。

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