論文の概要: RIGID: A Training-free and Model-Agnostic Framework for Robust AI-Generated Image Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20112v1
- Date: Thu, 30 May 2024 14:49:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-05-31 13:58:47.044032
- Title: RIGID: A Training-free and Model-Agnostic Framework for Robust AI-Generated Image Detection
- Title（参考訳）: RIGID:ロバストAI生成画像検出のためのトレーニング不要でモデルに依存しないフレームワーク
- Authors: Zhiyuan He, Pin-Yu Chen, Tsung-Yi Ho,
- Abstract要約: RIGIDは、堅牢なAI生成画像検出のためのトレーニング不要でモデルに依存しない方法である。
RIGIDは、既存のトレーニングベースおよびトレーニング不要な検出器を著しく上回っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.960988614701414
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The rapid advances in generative AI models have empowered the creation of highly realistic images with arbitrary content, raising concerns about potential misuse and harm, such as Deepfakes. Current research focuses on training detectors using large datasets of generated images. However, these training-based solutions are often computationally expensive and show limited generalization to unseen generated images. In this paper, we propose a training-free method to distinguish between real and AI-generated images. We first observe that real images are more robust to tiny noise perturbations than AI-generated images in the representation space of vision foundation models. Based on this observation, we propose RIGID, a training-free and model-agnostic method for robust AI-generated image detection. RIGID is a simple yet effective approach that identifies whether an image is AI-generated by comparing the representation similarity between the original and the noise-perturbed counterpart. Our evaluation on a diverse set of AI-generated images and benchmarks shows that RIGID significantly outperforms existing trainingbased and training-free detectors. In particular, the average performance of RIGID exceeds the current best training-free method by more than 25%. Importantly, RIGID exhibits strong generalization across different image generation methods and robustness to image corruptions.
- Abstract（参考訳）: 生成型AIモデルの急速な進歩は、任意のコンテンツを持つ非常にリアルなイメージの作成を促進し、Deepfakesのような潜在的な誤用や害に対する懸念を高めている。
現在の研究は、生成された画像の大きなデータセットを使用して検出器を訓練することに焦点を当てている。
しかし、これらのトレーニングベースのソリューションは、しばしば計算コストが高く、生成しない画像に対して限定的な一般化を示す。
本稿では,実画像とAI画像とを区別する学習自由度手法を提案する。
まず、視覚基礎モデルの表現空間におけるAI生成画像よりも、実画像が小さなノイズ摂動に対して頑健であることが観察された。
そこで本研究では,堅牢なAI生成画像検出のためのトレーニング不要かつモデルに依存しないRIGIDを提案する。
RIGIDは、画像がAI生成されているかどうかを、オリジナルとノイズの混同した表現の類似性を比較することで識別する、シンプルで効果的なアプローチである。
多様なAI生成画像とベンチマークに対する評価は、RIGIDが既存のトレーニングベースおよびトレーニング不要な検出器を著しく上回っていることを示している。
特に、RIGIDの平均性能は、現在の最高のトレーニングフリーメソッドを25%以上上回っている。
重要な点として、RIGIDは画像生成方法にまたがる強力な一般化と、画像の破損に対する堅牢性を示す。
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