Fugu-MT 論文翻訳(概要): Bi-LORA: A Vision-Language Approach for Synthetic Image Detection

論文の概要: Bi-LORA: A Vision-Language Approach for Synthetic Image Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01959v2
Date: Sun, 7 Apr 2024 05:26:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-09 23:56:54.041122
Title: Bi-LORA: A Vision-Language Approach for Synthetic Image Detection
Title（参考訳）: Bi-LORA:合成画像検出のための視覚言語アプローチ
Authors: Mamadou Keita, Wassim Hamidouche, Hessen Bougueffa Eutamene, Abdenour Hadid, Abdelmalik Taleb-Ahmed,
Abstract要約: 生成逆数ネットワーク(GAN)や拡散モデル(DM)のような深層画像合成技術は、非常に現実的な画像を生成する時代に定着してきた。本稿では、視覚言語モデル(VLM)のゼロショット特性と相まって、視覚と言語の間の強力な収束能力から着想を得る。我々は,VLMと低ランク適応(LORA)チューニング技術を組み合わせたBi-LORAと呼ばれる革新的な手法を導入し,未知のモデル生成画像に対する合成画像検出の精度を向上させる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.448350657613364
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Advancements in deep image synthesis techniques, such as generative adversarial networks (GANs) and diffusion models (DMs), have ushered in an era of generating highly realistic images. While this technological progress has captured significant interest, it has also raised concerns about the potential difficulty in distinguishing real images from their synthetic counterparts. This paper takes inspiration from the potent convergence capabilities between vision and language, coupled with the zero-shot nature of vision-language models (VLMs). We introduce an innovative method called Bi-LORA that leverages VLMs, combined with low-rank adaptation (LORA) tuning techniques, to enhance the precision of synthetic image detection for unseen model-generated images. The pivotal conceptual shift in our methodology revolves around reframing binary classification as an image captioning task, leveraging the distinctive capabilities of cutting-edge VLM, notably bootstrapping language image pre-training (BLIP2). Rigorous and comprehensive experiments are conducted to validate the effectiveness of our proposed approach, particularly in detecting unseen diffusion-generated images from unknown diffusion-based generative models during training, showcasing robustness to noise, and demonstrating generalization capabilities to GANs. The obtained results showcase an impressive average accuracy of 93.41% in synthetic image detection on unseen generation models. The code and models associated with this research can be publicly accessed at https://github.com/Mamadou-Keita/VLM-DETECT.
Abstract（参考訳）: GAN(Generative Adversarial Network)や拡散モデル(Difusion Model)といった深層画像合成技術の進歩は、高度に現実的な画像を生成する時代を後押ししている。この技術進歩は大きな関心を集めているが、実際の画像と合成画像とを区別することの難しさを懸念する声も上がっている。本稿では、視覚言語モデル(VLM)のゼロショット特性と相まって、視覚と言語の間の強力な収束能力から着想を得た。我々は,VLMと低ランク適応(LORA)チューニング技術を組み合わせたBi-LORAと呼ばれる革新的な手法を導入し,未知のモデル生成画像に対する合成画像検出の精度を向上させる。我々の方法論における重要な概念シフトは、画像キャプションタスクとしてバイナリ分類をリフレーミングすることで、最先端のVLM、特にブートストラップ言語画像事前学習(BLIP2)の特長を活用することである。提案手法の有効性,特に未知の拡散ベース生成モデルから未知の拡散生成画像を検出し,ノイズに対する堅牢性を示し,GANに対する一般化能力を実証するために,厳密かつ包括的な実験を行った。その結果, 合成画像検出における平均精度は93.41%であった。この研究に関連するコードとモデルはhttps://github.com/Mamadou-Keita/VLM-DETECT.comで公開されている。

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