論文の概要: Mixture of Low-rank Experts for Transferable AI-Generated Image Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04883v1
• Date: Sun, 7 Apr 2024 09:01:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-09 19:11:06.279094
• Title: Mixture of Low-rank Experts for Transferable AI-Generated Image Detection
• Title（参考訳）: 転送可能なAI生成画像検出のための低ランクエキスパートの混合
• Authors: Zihan Liu, Hanyi Wang, Yaoyu Kang, Shilin Wang,
• Abstract要約: 生成モデルは、最小限の専門知識を持つ写真リアリスティック画像の飛躍的な飛躍を見せ、オンライン情報の真正性に対する懸念を喚起している。 本研究の目的は,多様なソースからの画像を識別できる,汎用的なAI生成画像検出器を開発することである。 事前学習された視覚言語モデルのゼロショット転送性に着想を得て、未知の領域を一般化するために、CLIP-ViTの非自明な視覚世界知識と記述的習熟度を活用することを目指す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.631006488565664
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative models have shown a giant leap in synthesizing photo-realistic images with minimal expertise, sparking concerns about the authenticity of online information. This study aims to develop a universal AI-generated image detector capable of identifying images from diverse sources. Existing methods struggle to generalize across unseen generative models when provided with limited sample sources. Inspired by the zero-shot transferability of pre-trained vision-language models, we seek to harness the nontrivial visual-world knowledge and descriptive proficiency of CLIP-ViT to generalize over unknown domains. This paper presents a novel parameter-efficient fine-tuning approach, mixture of low-rank experts, to fully exploit CLIP-ViT's potential while preserving knowledge and expanding capacity for transferable detection. We adapt only the MLP layers of deeper ViT blocks via an integration of shared and separate LoRAs within an MoE-based structure. Extensive experiments on public benchmarks show that our method achieves superiority over state-of-the-art approaches in cross-generator generalization and robustness to perturbations. Remarkably, our best-performing ViT-L/14 variant requires training only 0.08% of its parameters to surpass the leading baseline by +3.64% mAP and +12.72% avg.Acc across unseen diffusion and autoregressive models. This even outperforms the baseline with just 0.28% of the training data. Our code and pre-trained models will be available at https://github.com/zhliuworks/CLIPMoLE.
• Abstract（参考訳）: 生成モデルは、最小限の専門知識で写真リアリスティックなイメージを合成する大きな飛躍を見せており、オンライン情報の真正性に対する懸念を引き起こしている。 本研究の目的は,多様なソースからの画像を識別できる,汎用的なAI生成画像検出器を開発することである。 既存の手法は、限られたサンプル源を供給された場合、目に見えない生成モデルを一般化するのに苦労する。 事前学習された視覚言語モデルのゼロショット転送性に着想を得て、未知の領域を一般化するために、CLIP-ViTの非自明な視覚世界知識と記述的習熟度を活用することを目指す。 本稿では,CLIP-ViTの可能性を完全に活用し,知識の保存と伝達可能な検出能力の拡大を図るために,パラメータ効率の高いファインチューニング手法を提案する。 共有されたLoRAと分離されたLoRAをMoEベースの構造に統合することで、より深いViTブロックのMLP層のみを適応する。 提案手法は, クロスジェネレータの一般化と摂動に対する堅牢性において, 最先端の手法よりも優れていることを示す。 注目すべきことに、我々の最も優れたViT-L/14変種は、そのパラメータの0.08%しかトレーニングを必要とせず、主要なベースラインを +3.64% mAP と +12.72% avg.Acc で越える必要がある。 これはトレーニングデータの0.28%でベースラインを上回ります。 私たちのコードと事前トレーニングされたモデルは、https://github.com/zhliuworks/CLIPMoLE.orgで公開されます。

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