論文の概要: When Synthetic Traces Hide Real Content: Analysis of Stable Diffusion Image Laundering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10736v1
- Date: Mon, 15 Jul 2024 14:01:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-16 15:01:44.772801
- Title: When Synthetic Traces Hide Real Content: Analysis of Stable Diffusion Image Laundering
- Title（参考訳）: 合成が隠れ実内容をトレースする時-安定拡散画像洗浄の解析-
- Authors: Sara Mandelli, Paolo Bestagini, Stefano Tubaro,
- Abstract要約: 近年、高度にリアルな合成画像を作成する方法が大幅に進歩している。
SDオートエンコーダを介して画像を渡すことで、画像の合成コピーを高いリアリズムで再現することができ、視覚的アーティファクトはほとんどない。
このプロセスはSD画像ロンダリング(SD image laundering)と呼ばれ、実際の画像を見た目の合成画像に変換することができ、コンテンツ認証のための法医学的分析を複雑にするリスクがある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.039034362749504
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years, methods for producing highly realistic synthetic images have significantly advanced, allowing the creation of high-quality images from text prompts that describe the desired content. Even more impressively, Stable Diffusion (SD) models now provide users with the option of creating synthetic images in an image-to-image translation fashion, modifying images in the latent space of advanced autoencoders. This striking evolution, however, brings an alarming consequence: it is possible to pass an image through SD autoencoders to reproduce a synthetic copy of the image with high realism and almost no visual artifacts. This process, known as SD image laundering, can transform real images into lookalike synthetic ones and risks complicating forensic analysis for content authenticity verification. Our paper investigates the forensic implications of image laundering, revealing a serious potential to obscure traces of real content, including sensitive and harmful materials that could be mistakenly classified as synthetic, thereby undermining the protection of individuals depicted. To address this issue, we propose a two-stage detection pipeline that effectively differentiates between pristine, laundered, and fully synthetic images (those generated from text prompts), showing robustness across various conditions. Finally, we highlight another alarming property of image laundering, which appears to mask the unique artifacts exploited by forensic detectors to solve the camera model identification task, strongly undermining their performance. Our experimental code is available at https://github.com/polimi-ispl/synthetic-image-detection.
- Abstract（参考訳）: 近年、高度にリアルな合成画像を作成する方法が大幅に進歩し、所望の内容を記述したテキストプロンプトから高品質な画像を作成することができるようになった。
さらに印象的なことに、SD(Stable Diffusion)モデルは、画像から画像への変換方式で合成画像を作成するオプションを提供し、高度なオートエンコーダの潜在空間で画像を修正できるようになった。
SDオートエンコーダを通して画像を渡すことで、画像の合成コピーを高いリアリズムで再現することができ、視覚的なアーティファクトはほとんどない。
このプロセスはSD画像ロンダリング(SD image laundering)と呼ばれ、実際の画像を見た目の合成画像に変換することができ、コンテンツ認証のための法医学的分析を複雑にするリスクがある。
本研究は, 画像洗浄の法医学的意義について検討し, 誤分類された有害物質を含む, 実際の内容の痕跡の発見の可能性を明らかにし, 個人による保護を損なう。
そこで本研究では,テキストプロンプトから生成したプリスタン,ラダード,および完全合成画像(テキストプロンプトから生成した画像)を効果的に区別し,様々な条件で堅牢性を示す2段階検出パイプラインを提案する。
最後に,カメラモデル同定の課題を解くために法医学的検出器が用いたユニークな成果物を隠蔽し,その性能を著しく損なう画像洗浄の別の警告特性を強調した。
実験コードはhttps://github.com/polimi-ispl/synthetic-image-detectionで公開しています。
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