論文の概要: Are Image Distributions Indistinguishable to Humans Indistinguishable to Classifiers?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18029v1
• Date: Tue, 28 May 2024 10:25:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 19:08:25.402222
• Title: Are Image Distributions Indistinguishable to Humans Indistinguishable to Classifiers?
• Title（参考訳）: 画像の分布は分類器と区別できないか?
• Authors: Zebin You, Xinyu Zhang, Hanzhong Guo, Jingdong Wang, Chongxuan Li,
• Abstract要約: ニューラルネットワークによってパラメータ化される分類器の視点では、最強拡散モデルは、まだこの目標から程遠い。 我々の総合的な実証研究は、人間とは異なり、分類器は画像のエッジと高周波成分を分類する傾向があることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.31679737754048
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The ultimate goal of generative models is to characterize the data distribution perfectly. For image generation, common metrics of visual quality (e.g., FID), and the truthlikeness of generated images to the human eyes seem to suggest that we are close to achieving it. However, through distribution classification tasks, we find that, in the eyes of classifiers parameterized by neural networks, the strongest diffusion models are still far from this goal. Specifically, classifiers consistently and effortlessly distinguish between real and generated images in various settings. Further, we observe an intriguing discrepancy: classifiers can identify differences between diffusion models with similar performance (e.g., U-ViT-H vs. DiT-XL), but struggle to differentiate between the smallest and largest models in the same family (e.g., EDM2-XS vs. EDM2-XXL), whereas humans exhibit the opposite tendency. As an explanation, our comprehensive empirical study suggests that, unlike humans, classifiers tend to classify images through edge and high-frequency components. We believe that our methodology can serve as a probe to understand how generative models work and inspire further thought on how existing models can be improved and how the abuse of such models can be prevented.
• Abstract（参考訳）: 生成モデルの最終的な目標は、データの分散を完全に特徴づけることである。 画像生成では、視覚的品質の一般的な指標(例えば、FID)と、生成した画像の人間の目への真実性は、その達成に近づいていることを示唆している。 しかし、分布分類タスクにより、ニューラルネットワークによってパラメータ化される分類器の視点では、最強拡散モデルがこの目標から程遠いことが分かる。 特に、分類器は、様々な設定において、実画像と生成画像とを一貫して、かつ、力ずくで区別する。 分類器は類似の性能を持つ拡散モデル(例: U-ViT-H vs. DiT-XL)の違いを識別するが、同じ家系の最小モデルと最大モデル(例: EDM2-XS vs. EDM2-XXL)の区別に苦労する。 説明として、我々の総合的な実証研究は、人間とは異なり、分類器は画像のエッジと高周波成分を分類する傾向があることを示唆している。 我々の方法論は、生成モデルがどのように機能するかを理解し、既存のモデルがどのように改善され、そのようなモデルの悪用が防げるかをより深く考えるための調査となると信じている。

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