論文の概要: Harnessing the Power of Large Vision Language Models for Synthetic Image Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02726v1
• Date: Wed, 3 Apr 2024 13:27:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 17:21:13.385590
• Title: Harnessing the Power of Large Vision Language Models for Synthetic Image Detection
• Title（参考訳）: 合成画像検出のための大規模視覚言語モデルのパワーの調和
• Authors: Mamadou Keita, Wassim Hamidouche, Hassen Bougueffa, Abdenour Hadid, Abdelmalik Taleb-Ahmed,
• Abstract要約: 本研究では,合成画像識別における高度な視覚言語モデル(VLM)の有効性について検討した。 大規模VLMの頑健な理解能力を活用することにより,拡散モデルによる合成画像と真正画像の識別が目的である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.448350657613364
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, the emergence of models capable of generating images from text has attracted considerable interest, offering the possibility of creating realistic images from text descriptions. Yet these advances have also raised concerns about the potential misuse of these images, including the creation of misleading content such as fake news and propaganda. This study investigates the effectiveness of using advanced vision-language models (VLMs) for synthetic image identification. Specifically, the focus is on tuning state-of-the-art image captioning models for synthetic image detection. By harnessing the robust understanding capabilities of large VLMs, the aim is to distinguish authentic images from synthetic images produced by diffusion-based models. This study contributes to the advancement of synthetic image detection by exploiting the capabilities of visual language models such as BLIP-2 and ViTGPT2. By tailoring image captioning models, we address the challenges associated with the potential misuse of synthetic images in real-world applications. Results described in this paper highlight the promising role of VLMs in the field of synthetic image detection, outperforming conventional image-based detection techniques. Code and models can be found at https://github.com/Mamadou-Keita/VLM-DETECT.
• Abstract（参考訳）: 近年,テキストから画像を生成することのできるモデルが出現し,テキスト記述からリアルな画像を生成する可能性が高まっている。 しかし、これらの進歩は、フェイクニュースやプロパガンダなどの誤解を招くコンテンツの作成など、これらの画像の潜在的な誤用に対する懸念も引き起こしている。 本研究では,合成画像識別における高度な視覚言語モデル(VLM)の有効性について検討した。 具体的には、合成画像検出のための最先端画像キャプションモデルをチューニングすることに焦点を当てる。 大規模VLMの頑健な理解能力を活用することにより,拡散モデルによる合成画像と真正画像の識別が目的である。 本研究では,BLIP-2 や ViTGPT2 などの視覚言語モデルの能力を活用し,合成画像検出の進歩に寄与する。 画像キャプションモデルの調整により、実世界の応用における合成画像の誤用に関する課題に対処する。 本稿では,合成画像検出の分野におけるVLMの役割について述べる。 コードとモデルはhttps://github.com/Mamadou-Keita/VLM-DETECTで見ることができる。

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