論文の概要: TextureCrop: Enhancing Synthetic Image Detection through Texture-based Cropping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15500v2
• Date: Mon, 16 Dec 2024 10:53:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:50:28.782819
• Title: TextureCrop: Enhancing Synthetic Image Detection through Texture-based Cropping
• Title（参考訳）: TextureCrop: テクスチャベースのクロップによる合成画像検出の強化
• Authors: Despina Konstantinidou, Christos Koutlis, Symeon Papadopoulos,
• Abstract要約: 合成画像検出(SID)法は、オンラインのAI生成コンテンツを識別するために不可欠である。 我々は,事前学習した任意のSIDモデルにプラグインして,その性能を向上させるイメージ前処理コンポーネントであるTextureCropを提案する。 実験結果は、中央の収穫に比べてAUCが6.1%改善し、リサイズに比べて15%改善したことを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.315110846944906
• License:
• Abstract: Generative AI technologies produce increasingly realistic imagery, which, despite its potential for creative applications, can also be misused to produce misleading and harmful content. This renders Synthetic Image Detection (SID) methods essential for identifying AI-generated content online. State-of-the-art SID methods typically resize or center-crop input images due to architectural or computational constraints, which hampers the detection of artifacts that appear in high-resolution images. To address this limitation, we propose TextureCrop, an image pre-processing component that can be plugged in any pre-trained SID model to improve its performance. By focusing on high-frequency image parts where generative artifacts are prevalent, TextureCrop enhances SID performance with manageable memory requirements. Experimental results demonstrate a consistent improvement in AUC across various detectors by 6.1% compared to center cropping and by 15% compared to resizing, across high-resolution images from the Forensynths, Synthbuster and TWIGMA datasets.
• Abstract（参考訳）: 創造的AI技術は、クリエイティブな応用の可能性にもかかわらず、誤解を招く有害なコンテンツを生み出すために誤用される可能性がある、ますます現実的なイメージを生み出す。 これにより、AI生成コンテンツをオンラインで識別するのに不可欠なSID(Synthetic Image Detection)メソッドが描画される。 最先端のSID手法は、アーキテクチャ上の制約や計算上の制約により、高解像度の画像に現れるアーティファクトの検出を妨げているため、通常、リサイズまたはセンタークロップの入力イメージをリサイズする。 この制限に対処するため,事前に訓練された任意のSIDモデルにプラグインして,その性能を向上させるイメージ前処理コンポーネントであるTextureCropを提案する。 生成アーティファクトが普及している高周波画像部品に注目することにより、TextureCropは管理可能なメモリ要件でSIDパフォーマンスを向上させる。 実験結果は、Forensynths、Synthbuster、TWIGMAデータセットの高解像度画像に対して、中央の収穫に比べてAUCが6.1%改善し、リサイズよりも15%改善したことを示している。

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