Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Sanity Check for AI-generated Image Detection

論文の概要: A Sanity Check for AI-generated Image Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19435v1
Date: Thu, 27 Jun 2024 17:59:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-01 18:51:19.790533
Title: A Sanity Check for AI-generated Image Detection
Title（参考訳）: AI生成画像検出のための正当性検査
Authors: Shilin Yan, Ouxiang Li, Jiayin Cai, Yanbin Hao, Xiaolong Jiang, Yao Hu, Weidi Xie,
Abstract要約: 本稿では,AIによる画像検出の課題が解決されたかどうかの検査を行う。既存の手法の一般化を定量化するために,Chameleonデータセット上で,既製のAI生成画像検出器を9つ評価した。複数の専門家が同時に視覚的アーチファクトやノイズパターンを抽出するAI生成画像検出装置(AID)を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 49.08585395873425
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: With the rapid development of generative models, discerning AI-generated content has evoked increasing attention from both industry and academia. In this paper, we conduct a sanity check on "whether the task of AI-generated image detection has been solved". To start with, we present Chameleon dataset, consisting AIgenerated images that are genuinely challenging for human perception. To quantify the generalization of existing methods, we evaluate 9 off-the-shelf AI-generated image detectors on Chameleon dataset. Upon analysis, almost all models classify AI-generated images as real ones. Later, we propose AIDE (AI-generated Image DEtector with Hybrid Features), which leverages multiple experts to simultaneously extract visual artifacts and noise patterns. Specifically, to capture the high-level semantics, we utilize CLIP to compute the visual embedding. This effectively enables the model to discern AI-generated images based on semantics or contextual information; Secondly, we select the highest frequency patches and the lowest frequency patches in the image, and compute the low-level patchwise features, aiming to detect AI-generated images by low-level artifacts, for example, noise pattern, anti-aliasing, etc. While evaluating on existing benchmarks, for example, AIGCDetectBenchmark and GenImage, AIDE achieves +3.5% and +4.6% improvements to state-of-the-art methods, and on our proposed challenging Chameleon benchmarks, it also achieves the promising results, despite this problem for detecting AI-generated images is far from being solved. The dataset, codes, and pre-train models will be published at https://github.com/shilinyan99/AIDE.
Abstract（参考訳）: 生成モデルの急速な発展に伴い、AI生成コンテンツを認識することは、産業とアカデミックの両方から注目を集めている。本稿では,「AI生成画像検出の課題が解決されたかどうか」について,正当性チェックを行う。まず、人間の知覚に本当に難しいAI生成画像からなるChameleonデータセットを紹介します。既存の手法の一般化を定量化するために,Chameleonデータセット上で,既製のAI生成画像検出器を9つ評価した。分析すると、ほぼすべてのモデルが、AI生成した画像を実際のものとして分類する。その後,複数の専門家が同時に視覚的アーティファクトやノイズパターンを抽出するAI生成画像検出器(AID)を提案する。具体的には、高レベルのセマンティクスをキャプチャするために、CLIPを用いて視覚埋め込みを計算する。第二に、画像内の最高周波数パッチと最低周波数パッチを選択し、低レベルのパッチワイド特徴を計算し、低レベルのアーティファクト(例えばノイズパターン、アンチエイリアスなど)によってAI生成画像を検出することを目的としている。 AIGCDetectBenchmarkやGenImageなど、既存のベンチマークで評価しながらも、AI生成画像を検出する問題は解決できないものの、最先端のメソッドに+3.5%と+4.6%の改善が達成され、提案したChameleonベンチマークでも有望な結果が得られる。データセット、コード、プレトレインモデルはhttps://github.com/shilinyan99/AIDE.comで公開される。

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