論文の概要: On the Effectiveness of Dataset Alignment for Fake Image Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11835v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 17:58:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 14:02:00.183121
• Title: On the Effectiveness of Dataset Alignment for Fake Image Detection
• Title（参考訳）: フェイク画像検出におけるデータセットアライメントの有効性について
• Authors: Anirudh Sundara Rajan, Utkarsh Ojha, Jedidiah Schloesser, Yong Jae Lee,
• Abstract要約: 優れた検出器は、セマンティックコンテンツ、解像度、ファイルフォーマットなどの画像特性を無視しながら、生成モデル指紋に焦点を当てるべきである。 この研究では、これらのアルゴリズムの選択に加えて、堅牢な検出器をトレーニングするためには、リアル/フェイク画像の整列したデータセットも必要である、と論じる。 そこで本研究では, LDMの家族に対して, LDMのオートエンコーダを用いて実画像の再構成を行う手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.68129042301801
• License:
• Abstract: As latent diffusion models (LDMs) democratize image generation capabilities, there is a growing need to detect fake images. A good detector should focus on the generative models fingerprints while ignoring image properties such as semantic content, resolution, file format, etc. Fake image detectors are usually built in a data driven way, where a model is trained to separate real from fake images. Existing works primarily investigate network architecture choices and training recipes. In this work, we argue that in addition to these algorithmic choices, we also require a well aligned dataset of real/fake images to train a robust detector. For the family of LDMs, we propose a very simple way to achieve this: we reconstruct all the real images using the LDMs autoencoder, without any denoising operation. We then train a model to separate these real images from their reconstructions. The fakes created this way are extremely similar to the real ones in almost every aspect (e.g., size, aspect ratio, semantic content), which forces the model to look for the LDM decoders artifacts. We empirically show that this way of creating aligned real/fake datasets, which also sidesteps the computationally expensive denoising process, helps in building a detector that focuses less on spurious correlations, something that a very popular existing method is susceptible to. Finally, to demonstrate just how effective the alignment in a dataset can be, we build a detector using images that are not natural objects, and present promising results. Overall, our work identifies the subtle but significant issues that arise when training a fake image detector and proposes a simple and inexpensive solution to address these problems.
• Abstract（参考訳）: 遅延拡散モデル(LDM)が画像生成能力を民主化するにつれ、偽画像を検出する必要性が高まっている。 優れた検出器は、セマンティックコンテンツ、解像度、ファイルフォーマットなどの画像特性を無視しながら、生成モデル指紋に焦点を当てるべきである。 フェイク画像検出器は通常、データ駆動方式で構築される。 既存の作業は主にネットワークアーキテクチャの選択とトレーニングのレシピを調査します。 この研究では、これらのアルゴリズムの選択に加えて、堅牢な検出器をトレーニングするためには、実画像と偽画像の整列したデータセットも必要である、と論じる。 提案手法は, LDM 自動エンコーダを用いた実画像の再構成であり, 実画像の復号化は行わない。 次に、モデルをトレーニングして、実際のイメージと再構築を分離します。 この方法で作成されたフェイクは、ほぼすべての側面(サイズ、アスペクト比、セマンティックコンテンツなど)の実際のものと非常によく似ており、モデルにLCMデコーダのアーティファクトを探すように強制する。 計算コストのかかるデノナイジングプロセスのサイドステップである、アライメントされたリアルタイム/フェイクデータセットを作成するこの方法が、刺激的な相関にあまり注目しない検出器の構築に役立っていることを実証的に示しています。 最後に、データセットのアライメントがいかに効果的かを示すために、自然なオブジェクトではない画像を用いて検出器を構築し、有望な結果を示す。 全体として、偽画像検出器を訓練する際に生じる微妙だが重要な問題を特定し、これらの問題に対処するためのシンプルで安価な解決策を提案する。

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