論文の概要: Time Step Generating: A Universal Synthesized Deepfake Image Detector
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11016v1
- Date: Sun, 17 Nov 2024 09:39:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-19 14:35:21.931575
- Title: Time Step Generating: A Universal Synthesized Deepfake Image Detector
- Title（参考訳）: タイムステップ生成:Universal Synthesized Deepfake Image Detector
- Authors: Ziyue Zeng, Haoyuan Liu, Dingjie Peng, Luoxu Jing, Hiroshi Watanabe,
- Abstract要約: 汎用合成画像検出器 Time Step Generating (TSG) を提案する。
TSGは、事前訓練されたモデルの再構築能力、特定のデータセット、サンプリングアルゴリズムに依存していない。
我々は,提案したTSGを大規模GenImageベンチマークで検証し,精度と一般化性の両方において大幅な改善を実現した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4488895231267077
- License:
- Abstract: Currently, high-fidelity text-to-image models are developed in an accelerating pace. Among them, Diffusion Models have led to a remarkable improvement in the quality of image generation, making it vary challenging to distinguish between real and synthesized images. It simultaneously raises serious concerns regarding privacy and security. Some methods are proposed to distinguish the diffusion model generated images through reconstructing. However, the inversion and denoising processes are time-consuming and heavily reliant on the pre-trained generative model. Consequently, if the pre-trained generative model meet the problem of out-of-domain, the detection performance declines. To address this issue, we propose a universal synthetic image detector Time Step Generating (TSG), which does not rely on pre-trained models' reconstructing ability, specific datasets, or sampling algorithms. Our method utilizes a pre-trained diffusion model's network as a feature extractor to capture fine-grained details, focusing on the subtle differences between real and synthetic images. By controlling the time step t of the network input, we can effectively extract these distinguishing detail features. Then, those features can be passed through a classifier (i.e. Resnet), which efficiently detects whether an image is synthetic or real. We test the proposed TSG on the large-scale GenImage benchmark and it achieves significant improvements in both accuracy and generalizability.
- Abstract（参考訳）: 現在、高忠実度テキスト・ツー・イメージ・モデルは加速ペースで開発されている。
中でも拡散モデルでは画像生成の品質が著しく向上しており、実際の画像と合成画像の区別が困難である。
これは同時に、プライバシーとセキュリティに関する深刻な懸念を提起する。
再構成による拡散モデル生成画像を識別する手法が提案されている。
しかし、インバージョンとデノベーションプロセスは時間がかかり、事前訓練された生成モデルに大きく依存している。
その結果、事前学習された生成モデルがドメイン外問題に適合すると、検出性能は低下する。
この問題に対処するために、トレーニング済みモデルの再構成能力、特定のデータセット、サンプリングアルゴリズムに依存しない、普遍的な合成画像検出器Time Step Generating (TSG)を提案する。
提案手法は, 実画像と合成画像の微妙な差異に着目し, 微細な細部を抽出する特徴抽出器として, 事前学習拡散モデルのネットワークを利用する。
ネットワーク入力の時間ステップtを制御することにより、これらの区別された詳細特徴を効果的に抽出することができる。
すると、これらの特徴は分類器(すなわちResnet)に渡され、画像が合成されているか現実であるかを効率的に検出する。
我々は,提案したTSGを大規模GenImageベンチマークで検証し,精度と一般化性の両方において大幅な改善を実現した。
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