論文の概要: Solutions to Deepfakes: Can Camera Hardware, Cryptography, and Deep Learning Verify Real Images?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04169v1
- Date: Thu, 4 Jul 2024 22:01:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-08 15:00:44.268488
- Title: Solutions to Deepfakes: Can Camera Hardware, Cryptography, and Deep Learning Verify Real Images?
- Title（参考訳）: ディープフェイクの解決策: カメラのハードウェア、暗号、ディープラーニングはリアルなイメージを検証できるか?
- Authors: Alexander Vilesov, Yuan Tian, Nader Sehatbakhsh, Achuta Kadambi,
- Abstract要約: 信頼性の高い合成データから実際のデータを分離する手法を確立することが不可欠である。
この文書は、どの画像が本物かを検証するために使用できる検出と暗号に関する既知の戦略を提示することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.3344199560726
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The exponential progress in generative AI poses serious implications for the credibility of all real images and videos. There will exist a point in the future where 1) digital content produced by generative AI will be indistinguishable from those created by cameras, 2) high-quality generative algorithms will be accessible to anyone, and 3) the ratio of all synthetic to real images will be large. It is imperative to establish methods that can separate real data from synthetic data with high confidence. We define real images as those that were produced by the camera hardware, capturing a real-world scene. Any synthetic generation of an image or alteration of a real image through generative AI or computer graphics techniques is labeled as a synthetic image. To this end, this document aims to: present known strategies in detection and cryptography that can be employed to verify which images are real, weight the strengths and weaknesses of these strategies, and suggest additional improvements to alleviate shortcomings.
- Abstract（参考訳）: 生成AIの指数的な進歩は、すべての実際の画像やビデオの信頼性に深刻な影響を及ぼす。
将来、ある点が存在する。
1) 生成AIが生成するデジタルコンテンツは、カメラが生成するコンテンツと区別できない。
2)高品質な生成アルゴリズムは誰でも利用でき、
3) 合成画像と実画像の比率は大きい。
信頼性の高い合成データから実際のデータを分離する手法を確立することが不可欠である。
実際の画像は、実際のシーンをキャプチャして、カメラハードウェアが生成したものと定義する。
生成AIまたはコンピュータグラフィックス技術を介して、画像の合成生成や実際の画像の変更を合成画像としてラベル付けする。
この目的のために、この文書は、どの画像が本物であるかを検証し、これらの戦略の強みと弱みを重み付け、欠点を軽減するためにさらなる改善を提案できる、検出と暗号に関する既知の戦略を提示することを目的としている。
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