論文の概要: Detecting AutoEncoder is Enough to Catch LDM Generated Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06441v1
• Date: Sun, 10 Nov 2024 12:17:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:12:12.094974
• Title: Detecting AutoEncoder is Enough to Catch LDM Generated Images
• Title（参考訳）: オートエンコーダの検出はLDM生成画像のキャッチに十分である
• Authors: Dmitry Vesnin, Dmitry Levshun, Andrey Chechulin,
• Abstract要約: 本稿では,自己エンコーダが導入したアーティファクトを識別することで,LDM(Latent Diffusion Models)によって生成された画像を検出する手法を提案する。 LDMオートエンコーダによって再構成された画像と実際の画像とを区別するように検出器を訓練することにより、直接トレーニングすることなく、生成された画像を検出することができる。 実験の結果,最小限の偽陽性で高い検出精度を示し,この手法は偽画像と戦うための有望なツールとなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: In recent years, diffusion models have become one of the main methods for generating images. However, detecting images generated by these models remains a challenging task. This paper proposes a novel method for detecting images generated by Latent Diffusion Models (LDM) by identifying artifacts introduced by their autoencoders. By training a detector to distinguish between real images and those reconstructed by the LDM autoencoder, the method enables detection of generated images without directly training on them. The novelty of this research lies in the fact that, unlike similar approaches, this method does not require training on synthesized data, significantly reducing computational costs and enhancing generalization ability. Experimental results show high detection accuracy with minimal false positives, making this approach a promising tool for combating fake images.
• Abstract（参考訳）: 近年,拡散モデルが画像生成の主要な手法の1つとなっている。 しかし、これらのモデルによって生成された画像を検出することは依然として難しい課題である。 本稿では,自己エンコーダが導入したアーティファクトを識別することで,LDM(Latent Diffusion Models)によって生成された画像を検出する手法を提案する。 LDMオートエンコーダによって再構成された画像と実際の画像とを区別するように検出器を訓練することにより、直接トレーニングすることなく、生成された画像を検出することができる。 この研究の新規性は、類似のアプローチとは異なり、この手法が合成データのトレーニングを必要とせず、計算コストを大幅に削減し、一般化能力を向上させるという事実にある。 実験の結果,最小限の偽陽性で高い検出精度を示し,この手法は偽画像と戦うための有望なツールとなる。

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