論文の概要: Present and Future Generalization of Synthetic Image Detectors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14128v1
- Date: Sat, 21 Sep 2024 12:46:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-07 03:22:12.057853
- Title: Present and Future Generalization of Synthetic Image Detectors
- Title（参考訳）: 合成画像検出器の現状と将来
- Authors: Pablo Bernabeu-Perez, Enrique Lopez-Cuena, Dario Garcia-Gasulla,
- Abstract要約: 検出器は広く一般化でき、制御不能な変更に対して堅牢である必要がある。
評価された検出器はどれも普遍的ではないが、結果はアンサンブルの可能性を示している。
ワイルドで収集されたデータに関する実験は、このタスクが大規模なデータセットによって定義されたものよりも難しいことを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6144680854063939
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The continued release of new and better image generation models increases the demand for synthetic image detectors. In such a dynamic field, detectors need to be able to generalize widely and be robust to uncontrolled alterations. The present work is motivated by this setting, when looking at the role of time, image transformations and data sources, for detector generalization. In these experiments, none of the evaluated detectors is found universal, but results indicate an ensemble could be. Experiments on data collected in the wild show this task to be more challenging than the one defined by large-scale datasets, pointing to a gap between experimentation and actual practice. Finally, we observe a race equilibrium effect, where better generators lead to better detectors, and vice versa. We hypothesize this pushes the field towards a perpetually close race between generators and detectors.
- Abstract（参考訳）: 新しいより良い画像生成モデルの継続的なリリースにより、合成画像検出器の需要が増大する。
このような動的場において、検出器は広く一般化でき、制御不能な変化に対して堅牢である必要がある。
本研究は, 検出器一般化のための時間, 画像変換, およびデータソースの役割を考える際に, この設定を動機としたものである。
これらの実験では、評価された検出器のどれも普遍的なものは見つからないが、結果はアンサンブルの可能性を示している。
ワイルドで収集されたデータに関する実験は、このタスクが大規模なデータセットによって定義されたものよりも困難であることを示し、実験と実際の実践のギャップを示している。
最後に、より良い発電機がより良い検出器に繋がる競合平衡効果を観察し、その逆も観察する。
このことは、発生器と検出器の間の永久に近接したレースへとフィールドを押し上げるという仮説を立てる。
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