Fugu-MT 論文翻訳(概要): Detecting the Undetectable: Combining Kolmogorov-Arnold Networks and MLP for AI-Generated Image Detection

論文の概要: Detecting the Undetectable: Combining Kolmogorov-Arnold Networks and MLP for AI-Generated Image Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09371v1
Date: Sun, 18 Aug 2024 06:00:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-20 20:59:59.082235
Title: Detecting the Undetectable: Combining Kolmogorov-Arnold Networks and MLP for AI-Generated Image Detection
Title（参考訳）: 検出不能:Kolmogorov-ArnoldネットワークとMLPを組み合わせたAI生成画像検出
Authors: Taharim Rahman Anon, Jakaria Islam Emon,
Abstract要約: 本稿では,最先端な生成AIモデルによって生成された画像の堅牢な識別が可能な,新しい検出フレームワークを提案する。従来の多層パーセプトロン(MLP)とセマンティックイメージ埋め込みを統合した分類システムを提案する。
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: As artificial intelligence progresses, the task of distinguishing between real and AI-generated images is increasingly complicated by sophisticated generative models. This paper presents a novel detection framework adept at robustly identifying images produced by cutting-edge generative AI models, such as DALL-E 3, MidJourney, and Stable Diffusion 3. We introduce a comprehensive dataset, tailored to include images from these advanced generators, which serves as the foundation for extensive evaluation. we propose a classification system that integrates semantic image embeddings with a traditional Multilayer Perceptron (MLP). This baseline system is designed to effectively differentiate between real and AI-generated images under various challenging conditions. Enhancing this approach, we introduce a hybrid architecture that combines Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) with the MLP. This hybrid model leverages the adaptive, high-resolution feature transformation capabilities of KAN, enabling our system to capture and analyze complex patterns in AI-generated images that are typically overlooked by conventional models. In out-of-distribution testing, our proposed model consistently outperformed the standard MLP across three out of distribution test datasets, demonstrating superior performance and robustness in classifying real images from AI-generated images with impressive F1 scores.
Abstract（参考訳）: 人工知能が進歩するにつれて、実画像とAI生成画像を区別する作業は、洗練された生成モデルによってますます複雑化している。本稿では,DALL-E3,MidJourney,Stable Diffusion 3などの最先端生成型AIモデルによって生成された画像の堅牢な識別が可能な,新しい検出フレームワークを提案する。我々は、これらの高度なジェネレータの画像を含むように調整された包括的データセットを導入し、広範囲な評価の基礎となる。本稿では,従来の多層パーセプトロン(MLP)とセマンティックイメージの埋め込みを統合した分類システムを提案する。このベースラインシステムは、様々な困難な条件下で、実画像とAI生成画像を効果的に区別するように設計されている。このアプローチの強化として,KAN(Kolmogorov-Arnold Networks)とMLPを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャを導入する。このハイブリッドモデルは、KANの適応的で高解像度な特徴変換機能を活用し、従来のモデルでは見落とされるAI生成画像の複雑なパターンをキャプチャして分析することを可能にする。アウト・オブ・ディストリビューションテストでは,提案したモデルは,分散テストデータセットの3つ中3つにまたがって標準MPPを一貫して上回り,F1スコアの印象的なAI生成画像から実像を分類する上で,優れたパフォーマンスと堅牢性を示した。

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