論文の概要: Detecting AI-Generated Images via CLIP

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08788v1
• Date: Fri, 12 Apr 2024 19:29:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-16 18:42:32.692582
• Title: Detecting AI-Generated Images via CLIP
• Title（参考訳）: CLIPによるAI生成画像の検出
• Authors: A. G. Moskowitz, T. Gaona, J. Peterson,
• Abstract要約: 我々は,大規模なインターネット規模のデータセットで事前学習したコントラスト言語-画像事前学習(CLIP)アーキテクチャを用いて,画像がAI生成されているかどうかを判定する能力について検討する。 いくつかの生成モデルからCLIPを実画像とAIGIに微調整し、CLIPが画像がAI生成されているかどうかを判断し、もしそうであれば、その生成にどの生成方法が使われたかを決定する。 本手法は,AIGI検出ツールへのアクセスを著しく増加させ,社会に対するAIGIの悪影響を低減させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: As AI-generated image (AIGI) methods become more powerful and accessible, it has become a critical task to determine if an image is real or AI-generated. Because AIGI lack the signatures of photographs and have their own unique patterns, new models are needed to determine if an image is AI-generated. In this paper, we investigate the ability of the Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP) architecture, pre-trained on massive internet-scale data sets, to perform this differentiation. We fine-tune CLIP on real images and AIGI from several generative models, enabling CLIP to determine if an image is AI-generated and, if so, determine what generation method was used to create it. We show that the fine-tuned CLIP architecture is able to differentiate AIGI as well or better than models whose architecture is specifically designed to detect AIGI. Our method will significantly increase access to AIGI-detecting tools and reduce the negative effects of AIGI on society, as our CLIP fine-tuning procedures require no architecture changes from publicly available model repositories and consume significantly less GPU resources than other AIGI detection models.
• Abstract（参考訳）: AI生成画像(AIGI)メソッドがより強力でアクセスしやすくなれば,イメージが現実であるか,あるいはAI生成であるかを判断する重要なタスクになる。 AIGIは写真の署名がなく、独自のパターンを持っているため、画像がAI生成されているかどうかを判断するためには、新しいモデルが必要である。 本稿では,インターネット規模の大規模データセットで事前学習したコントラスト言語画像事前学習(CLIP)アーキテクチャの差分処理能力について検討する。 いくつかの生成モデルからCLIPを実画像とAIGIに微調整し、CLIPが画像がAI生成されているかどうかを判断し、もしそうであれば、その生成にどの生成方法が使われたかを決定する。 我々は、微調整のCLIPアーキテクチャが、AIGIを特に検出するように設計されたモデルよりも、AIGIを差別化できることを示す。 我々のCLIPファインチューニング手順では,公開モデルリポジトリからのアーキテクチャ変更が不要であり,他のAIGI検出モデルよりもGPUリソースの消費が著しく少ないため,AIGI検出ツールへのアクセスを大幅に増加させ,社会に対するAIGIの悪影響を低減する。

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