論文の概要: Model-agnostic Origin Attribution of Generated Images with Few-shot Examples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02697v1
• Date: Wed, 3 Apr 2024 12:54:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 17:31:03.051573
• Title: Model-agnostic Origin Attribution of Generated Images with Few-shot Examples
• Title（参考訳）: 少数ショット例による生成画像のモデル非依存的原点属性
• Authors: Fengyuan Liu, Haochen Luo, Yiming Li, Philip Torr, Jindong Gu,
• Abstract要約: 本研究では,生成した画像の起点属性を現実的に検討する。 ゴールは、ある画像がソースモデルによって生成されるかどうかを確認することである。 OCC-CLIPはCLIPをベースとしたワンクラス分類のためのフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.974575820244944
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent progress in visual generative models enables the generation of high-quality images. To prevent the misuse of generated images, it is important to identify the origin model that generates them. In this work, we study the origin attribution of generated images in a practical setting where only a few images generated by a source model are available and the source model cannot be accessed. The goal is to check if a given image is generated by the source model. We first formulate this problem as a few-shot one-class classification task. To solve the task, we propose OCC-CLIP, a CLIP-based framework for few-shot one-class classification, enabling the identification of an image's source model, even among multiple candidates. Extensive experiments corresponding to various generative models verify the effectiveness of our OCC-CLIP framework. Furthermore, an experiment based on the recently released DALL-E 3 API verifies the real-world applicability of our solution.
• Abstract（参考訳）: 視覚生成モデルの最近の進歩は、高品質な画像の生成を可能にする。 生成した画像の誤用を防止するために、生成する原点モデルを特定することが重要である。 本研究では,ソースモデルによって生成された少数の画像のみにアクセスでき,ソースモデルにアクセスできない現実的な環境で,生成した画像の起源属性について検討する。 ゴールは、ある画像がソースモデルによって生成されるかどうかを確認することである。 まず、この問題を数発の1クラス分類タスクとして定式化する。 この課題を解決するために,数発のワンクラス分類のためのCLIPベースのフレームワークであるOCC-CLIPを提案する。 OCC-CLIPフレームワークの有効性を検証した。 さらに、最近リリースされたDALL-E 3 APIに基づく実験により、我々のソリューションの現実的な適用性を検証する。

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