論文の概要: ASAP: Interpretable Analysis and Summarization of AI-generated Image Patterns at Scale

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02990v1
• Date: Wed, 3 Apr 2024 18:20:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-05 18:44:36.533592
• Title: ASAP: Interpretable Analysis and Summarization of AI-generated Image Patterns at Scale
• Title（参考訳）: ASAP: 大規模AI生成画像パターンの解釈解析と要約
• Authors: Jinbin Huang, Chen Chen, Aditi Mishra, Bum Chul Kwon, Zhicheng Liu, Chris Bryan,
• Abstract要約: 生成画像モデルは、現実的な画像を生成するための有望な技術として登場してきた。 ユーザーがAI生成画像のパターンを効果的に識別し理解できるようにするための需要が高まっている。 我々はAI生成画像の異なるパターンを自動的に抽出する対話型可視化システムASAPを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.12991230544801
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative image models have emerged as a promising technology to produce realistic images. Despite potential benefits, concerns grow about its misuse, particularly in generating deceptive images that could raise significant ethical, legal, and societal issues. Consequently, there is growing demand to empower users to effectively discern and comprehend patterns of AI-generated images. To this end, we developed ASAP, an interactive visualization system that automatically extracts distinct patterns of AI-generated images and allows users to interactively explore them via various views. To uncover fake patterns, ASAP introduces a novel image encoder, adapted from CLIP, which transforms images into compact "distilled" representations, enriched with information for differentiating authentic and fake images. These representations generate gradients that propagate back to the attention maps of CLIP's transformer block. This process quantifies the relative importance of each pixel to image authenticity or fakeness, exposing key deceptive patterns. ASAP enables the at scale interactive analysis of these patterns through multiple, coordinated visualizations. This includes a representation overview with innovative cell glyphs to aid in the exploration and qualitative evaluation of fake patterns across a vast array of images, as well as a pattern view that displays authenticity-indicating patterns in images and quantifies their impact. ASAP supports the analysis of cutting-edge generative models with the latest architectures, including GAN-based models like proGAN and diffusion models like the latent diffusion model. We demonstrate ASAP's usefulness through two usage scenarios using multiple fake image detection benchmark datasets, revealing its ability to identify and understand hidden patterns in AI-generated images, especially in detecting fake human faces produced by diffusion-based techniques.
• Abstract（参考訳）: 生成画像モデルは、現実的な画像を生成するための有望な技術として登場してきた。 潜在的な利益にもかかわらず、その誤用、特に重大な倫理的、法的、社会的な問題を提起する偽画像の生成に対する懸念が高まっている。 結果として、AI生成画像のパターンを効果的に識別し、理解できるように、ユーザに権限を与える需要が高まっている。 そこで我々は,AI生成画像の異なるパターンを自動的に抽出し,ユーザが様々なビューを通じてインタラクティブに探索できる対話型可視化システムASAPを開発した。 偽のパターンを明らかにするために、ASAPはCLIPから適応した新しい画像エンコーダを導入し、画像をコンパクトな「蒸留された」表現に変換する。 これらの表現はCLIPのトランスフォーマーブロックのアテンションマップに伝播する勾配を生成する。 このプロセスは、各画素の画像の真偽に対する相対的な重要性を定量化し、キー偽造パターンを露呈する。 ASAPは、複数の協調した視覚化を通じて、これらのパターンを大規模にインタラクティブに分析することを可能にする。 これには、多数の画像にわたる偽パターンの探索と質的評価を支援する革新的なセルグリフによる表現概要と、画像に真正性を示すパターンを表示し、その影響を定量化するパターンビューが含まれる。 ASAPは最新のアーキテクチャによる最先端生成モデルの解析をサポートしており、proGANのようなGANベースのモデルや潜在拡散モデルのような拡散モデルを含んでいる。 複数の偽画像検出ベンチマークデータセットを使用して、ASAPの有用性を2つのユースケースで実証し、AI生成画像の隠れパターンを識別し、理解する能力、特に拡散ベースの手法によって生成された偽の人間の顔を検出する能力を明らかにした。

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