論文の概要: AI-generated Image Detection: Passive or Watermark?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13553v1
• Date: Wed, 20 Nov 2024 18:59:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:13:23.371208
• Title: AI-generated Image Detection: Passive or Watermark?
• Title（参考訳）: AI生成画像検出:パッシブか透かしか?
• Authors: Moyang Guo, Yuepeng Hu, Zhengyuan Jiang, Zeyu Li, Amir Sadovnik, Arka Daw, Neil Gong,
• Abstract要約: 我々は受動型および透かし型検出器の有効性,堅牢性,効率性を比較するための,最初の総合的なベンチマークを開発した。 我々は5つの受動的検出器と4つの透かしに基づく検出器を8種類の共振と3種類の対向摂動に対して評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.936341173296691
• License:
• Abstract: While text-to-image models offer numerous benefits, they also pose significant societal risks. Detecting AI-generated images is crucial for mitigating these risks. Detection methods can be broadly categorized into passive and watermark-based approaches: passive detectors rely on artifacts present in AI-generated images, whereas watermark-based detectors proactively embed watermarks into such images. A key question is which type of detector performs better in terms of effectiveness, robustness, and efficiency. However, the current literature lacks a comprehensive understanding of this issue. In this work, we aim to bridge that gap by developing ImageDetectBench, the first comprehensive benchmark to compare the effectiveness, robustness, and efficiency of passive and watermark-based detectors. Our benchmark includes four datasets, each containing a mix of AI-generated and non-AI-generated images. We evaluate five passive detectors and four watermark-based detectors against eight types of common perturbations and three types of adversarial perturbations. Our benchmark results reveal several interesting findings. For instance, watermark-based detectors consistently outperform passive detectors, both in the presence and absence of perturbations. Based on these insights, we provide recommendations for detecting AI-generated images, e.g., when both types of detectors are applicable, watermark-based detectors should be the preferred choice.
• Abstract（参考訳）: テキスト・ツー・イメージモデルには多くのメリットがあるが、社会的なリスクも大きい。 これらのリスクを軽減するには、AI生成画像の検出が不可欠だ。 受動的検出器はAI生成画像に存在するアーティファクトに依存し、透かしベースの検出器は積極的に透かしをそのような画像に埋め込む。 鍵となる疑問は、有効性、堅牢性、効率の点でどの検出器が優れているかである。 しかし、現在の文献ではこの問題に関する包括的な理解が欠如している。 本研究では,受動型および透かし型検出器の有効性,堅牢性,効率を比較検討する最初の総合ベンチマークであるImageDetectBenchの開発により,このギャップを埋めることを目的としている。 ベンチマークには4つのデータセットが含まれており、それぞれAI生成画像とAI生成画像が混在している。 我々は5つの受動的検出器と4つの透かしに基づく検出器を8種類の共振と3種類の対向摂動に対して評価した。 ベンチマークの結果、興味深い結果がいくつか示されている。 例えば、透かしをベースとした検出器は、摂動の有無の両方において、受動的検出器よりも一貫して優れている。 これらの知見に基づいて,両タイプの検出器が適用可能であれば,透かしベースの検出器が望ましい選択肢となる。

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