論文の概要: Synthetic Photography Detection: A Visual Guidance for Identifying Synthetic Images Created by AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06398v1
- Date: Mon, 12 Aug 2024 08:58:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-14 19:38:59.955782
- Title: Synthetic Photography Detection: A Visual Guidance for Identifying Synthetic Images Created by AI
- Title（参考訳）: 合成写真検出:AIによる合成画像の識別のためのビジュアルガイダンス
- Authors: Melanie Mathys, Marco Willi, Raphael Meier,
- Abstract要約: 合成写真は、広範囲の脅威俳優によって悪用されることがある。
生成した画像中の可視人工物は、その合成原点を訓練された眼に示している。
これらのアーティファクトを分類し、例を示し、検出する上での課題について議論し、我々の研究の実践的応用を提案し、今後の研究方向性を概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Artificial Intelligence (AI) tools have become incredibly powerful in generating synthetic images. Of particular concern are generated images that resemble photographs as they aspire to represent real world events. Synthetic photographs may be used maliciously by a broad range of threat actors, from scammers to nation-state actors, to deceive, defraud, and mislead people. Mitigating this threat usually involves answering a basic analytic question: Is the photograph real or synthetic? To address this, we have examined the capabilities of recent generative diffusion models and have focused on their flaws: visible artifacts in generated images which reveal their synthetic origin to the trained eye. We categorize these artifacts, provide examples, discuss the challenges in detecting them, suggest practical applications of our work, and outline future research directions.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)ツールは、合成画像を生成するのに驚くほど強力になった。
特に懸念されるのは、現実世界の出来事を表現しようとする写真に類似した生成画像である。
合成写真は、詐欺から国家俳優、騙し、詐欺、詐欺、誤解を招く人々まで、幅広い脅威俳優によって悪用されることがある。
この脅威を緩和するには、通常、基本的な分析的な疑問に答える必要がある。
そこで本研究では,近年の造形拡散モデルの有効性について検討し,その欠点に焦点をあてた。
これらのアーティファクトを分類し、例を示し、検出する上での課題について議論し、我々の研究の実践的応用を提案し、今後の研究方向性を概説する。
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