論文の概要: Present and Future Generalization of Synthetic Image Detectors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14128v2
• Date: Tue, 26 Nov 2024 09:12:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:33:18.820408
• 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: この研究は系統的な分析を行い、その洞察を用いて、堅牢な合成画像検出器の訓練のための実践的ガイドラインを開発する。 モデル一般化機能は、実際のデプロイメント条件を含む、さまざまな設定で評価される。 現在の手法は特定のシナリオにおいて優れているが、単一の検出器が普遍的な効果を達成できないことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6144680854063939
• License:
• Abstract: The continued release of increasingly realistic image generation models creates a demand for synthetic image detectors. To build effective detectors we must first understand how factors like data source diversity, training methodologies and image alterations affect their generalization capabilities. This work conducts a systematic analysis and uses its insights to develop practical guidelines for training robust synthetic image detectors. Model generalization capabilities are evaluated across different setups (e.g. scale, sources, transformations) including real-world deployment conditions. Through an extensive benchmarking of state-of-the-art detectors across diverse and recent datasets, we show that while current approaches excel in specific scenarios, no single detector achieves universal effectiveness. Critical flaws are identified in detectors, and workarounds are proposed to enable the deployment of real-world detector applications enhancing accuracy, reliability and robustness beyond the limitations of current systems.
• Abstract（参考訳）: ますます現実的な画像生成モデルの継続的なリリースは、合成画像検出器の需要を生み出している。 効果的な検出器を構築するには、まず、データソースの多様性、トレーニング方法論、画像修正といった要素が一般化能力にどのように影響するかを理解する必要があります。 この研究は系統的な分析を行い、その洞察を用いて、堅牢な合成画像検出器の訓練のための実践的ガイドラインを開発する。 モデル一般化機能は、実際のデプロイメント条件を含むさまざまなセットアップ(例えば、スケール、ソース、変換)で評価される。 様々な、最近のデータセットにわたる最先端検出器の広範なベンチマークを通じて、現在のアプローチは特定のシナリオで優れているが、単一の検出器が普遍的な効果を達成することはないことを示す。 重要な欠陥は検出器で特定され、現在のシステムの限界を超えた正確性、信頼性、堅牢性を向上する実世界の検出器アプリケーションの展開を可能にするための回避策が提案されている。

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