論文の概要: Detection of Synthetic Face Images: Accuracy, Robustness, Generalization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17547v1
- Date: Tue, 25 Jun 2024 13:34:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-26 14:10:33.504523
- Title: Detection of Synthetic Face Images: Accuracy, Robustness, Generalization
- Title（参考訳）: 合成顔画像の検出:精度、ロバスト性、一般化
- Authors: Nela Petrzelkova, Jan Cech,
- Abstract要約: 合成画像と実画像の分離において,特定の画像生成装置で訓練した簡単なモデルでほぼ完璧な精度が得られることがわかった。
このモデルは敵の攻撃に弱いことが判明し、目に見えない発電機には一般化されなかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.757194730633422
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: An experimental study on detecting synthetic face images is presented. We collected a dataset, called FF5, of five fake face image generators, including recent diffusion models. We find that a simple model trained on a specific image generator can achieve near-perfect accuracy in separating synthetic and real images. The model handles common image distortions (reduced resolution, compression) by using data augmentation. Moreover, partial manipulations, where synthetic images are blended into real ones by inpainting, are identified and the area of the manipulation is localized by a simple model of YOLO architecture. However, the model turned out to be vulnerable to adversarial attacks and does not generalize to unseen generators. Failure to generalize to detect images produced by a newer generator also occurs for recent state-of-the-art methods, which we tested on Realistic Vision, a fine-tuned version of StabilityAI's Stable Diffusion image generator.
- Abstract（参考訳）: 合成顔画像の検出実験を行った。
我々は、最近の拡散モデルを含む5つの偽の顔画像生成装置から、FF5と呼ばれるデータセットを収集した。
合成画像と実画像の分離において,特定の画像生成装置で訓練した簡単なモデルでほぼ完璧な精度が得られることがわかった。
このモデルは、データ拡張を用いて、一般的な画像歪み(解像度、圧縮)を処理する。
さらに, 合成画像に塗料を塗布して実物にブレンドする部分的操作を同定し, その操作領域をYOLOアーキテクチャの簡単なモデルで局所化する。
しかし、このモデルは敵攻撃に弱いことが判明し、目に見えない発電機に一般化することはなかった。
安定AIの安定拡散画像生成装置の微調整版であるRealistic Visionで行った最近の最先端手法では,新しい生成装置で生成した画像の一般化に失敗したことも確認できた。
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