論文の概要: How to Distinguish AI-Generated Images from Authentic Photographs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08651v1
- Date: Wed, 12 Jun 2024 21:23:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-14 22:07:36.899313
- Title: How to Distinguish AI-Generated Images from Authentic Photographs
- Title（参考訳）: 認証写真からAI生成画像の識別方法
- Authors: Negar Kamali, Karyn Nakamura, Angelos Chatzimparmpas, Jessica Hullman, Matthew Groh,
- Abstract要約: ガイドでは、AI生成画像によく現れる人工物と不確実性の5つのカテゴリを明らかにしている。
拡散モデルで128枚の画像を生成し,ソーシャルメディアから9枚の画像をキュレートし,42枚の実写写真をキュレートした。
この種のアーティファクトや不確実性に注意を向けることで、私たちは、AI生成画像と実際の写真とをより適切に区別することを目指しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.878791907839691
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The high level of photorealism in state-of-the-art diffusion models like Midjourney, Stable Diffusion, and Firefly makes it difficult for untrained humans to distinguish between real photographs and AI-generated images. To address this problem, we designed a guide to help readers develop a more critical eye toward identifying artifacts, inconsistencies, and implausibilities that often appear in AI-generated images. The guide is organized into five categories of artifacts and implausibilities: anatomical, stylistic, functional, violations of physics, and sociocultural. For this guide, we generated 138 images with diffusion models, curated 9 images from social media, and curated 42 real photographs. These images showcase the kinds of cues that prompt suspicion towards the possibility an image is AI-generated and why it is often difficult to draw conclusions about an image's provenance without any context beyond the pixels in an image. Human-perceptible artifacts are not always present in AI-generated images, but this guide reveals artifacts and implausibilities that often emerge. By drawing attention to these kinds of artifacts and implausibilities, we aim to better equip people to distinguish AI-generated images from real photographs in the future.
- Abstract（参考訳）: Midjourney、Stable Diffusion、Fireflyのような最先端の拡散モデルにおける高レベルのフォトリアリズムは、訓練されていない人間が実際の写真とAI生成画像とを区別することが困難になる。
この問題に対処するため、私たちは読者がAI生成画像にしばしば現れるアーティファクト、不整合、不確実性を特定するための、より批判的な視点の開発を支援するガイドを設計した。
このガイドは、解剖学、構造学、機能学、物理学の違反、社会文化の5つのカテゴリに分けられる。
本ガイドでは,拡散モデルを用いて128枚の画像を生成し,ソーシャルメディアから9枚の画像をキュレートし,42枚の実写写真をキュレートした。
これらの画像は、画像がAI生成される可能性への疑念を喚起する手がかりの類型を示しており、画像内のピクセルを超えてコンテキストなしで、画像の証明に関する結論を導き出すことがしばしば困難である理由を示している。
人間の知覚可能なアーティファクトは、必ずしもAI生成画像に存在しているわけではないが、このガイドは、しばしば現れるアーティファクトと不確実性を明らかにする。
この種のアーティファクトや不確実性に注意を向けることで、将来的には、AI生成画像と実際の写真とをより適切に区別することを目指している。
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