論文の概要: Visual Counter Turing Test (VCT^2): Discovering the Challenges for AI-Generated Image Detection and Introducing Visual AI Index (V_AI)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16754v1
• Date: Sun, 24 Nov 2024 06:03:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:37:06.190012
• Title: Visual Counter Turing Test (VCT^2): Discovering the Challenges for AI-Generated Image Detection and Introducing Visual AI Index (V_AI)
• Title（参考訳）: ビジュアルカウンタチューリングテスト(VCT^2):AI生成画像の検出と視覚AIインデックス導入の課題を明らかにする
• Authors: Nasrin Imanpour, Shashwat Bajpai, Subhankar Ghosh, Sainath Reddy Sankepally, Abhilekh Borah, Hasnat Md Abdullah, Nishoak Kosaraju, Shreyas Dixit, Ashhar Aziz, Shwetangshu Biswas, Vinija Jain, Aman Chadha, Amit Sheth, Amitava Das,
• Abstract要約: 最近のAI生成画像検出(AGID)には、CNN検出、NPR、DM画像検出、フェイク画像検出、DIRE、LASTED、GAN画像検出、AIDE、SP、DRCT、RINE、OCC-CLIP、De-Fake、Deep Fake Detectionが含まれる。 本稿では,テキスト・ツー・イメージ・モデルによって生成される130K画像からなるベンチマークであるVisual Counter Turing Test (VCT2)を紹介する。 VCT$2$ベンチマークで前述のAGID技術の性能を評価し、AI生成の検出におけるその非効率性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.8695051911828555
• License:
• Abstract: The proliferation of AI techniques for image generation, coupled with their increasing accessibility, has raised significant concerns about the potential misuse of these images to spread misinformation. Recent AI-generated image detection (AGID) methods include CNNDetection, NPR, DM Image Detection, Fake Image Detection, DIRE, LASTED, GAN Image Detection, AIDE, SSP, DRCT, RINE, OCC-CLIP, De-Fake, and Deep Fake Detection. However, we argue that the current state-of-the-art AGID techniques are inadequate for effectively detecting contemporary AI-generated images and advocate for a comprehensive reevaluation of these methods. We introduce the Visual Counter Turing Test (VCT^2), a benchmark comprising ~130K images generated by contemporary text-to-image models (Stable Diffusion 2.1, Stable Diffusion XL, Stable Diffusion 3, DALL-E 3, and Midjourney 6). VCT^2 includes two sets of prompts sourced from tweets by the New York Times Twitter account and captions from the MS COCO dataset. We also evaluate the performance of the aforementioned AGID techniques on the VCT$^2$ benchmark, highlighting their ineffectiveness in detecting AI-generated images. As image-generative AI models continue to evolve, the need for a quantifiable framework to evaluate these models becomes increasingly critical. To meet this need, we propose the Visual AI Index (V_AI), which assesses generated images from various visual perspectives, including texture complexity and object coherence, setting a new standard for evaluating image-generative AI models. To foster research in this domain, we make our https://huggingface.co/datasets/anonymous1233/COCO_AI and https://huggingface.co/datasets/anonymous1233/twitter_AI datasets publicly available.
• Abstract（参考訳）: 画像生成のためのAI技術の普及は、そのアクセシビリティの向上と相まって、これらの画像の誤用が誤情報を拡散する可能性を懸念している。 最近のAI生成画像検出(AGID)には、CNN検出、NPR、DM画像検出、フェイク画像検出、DIRE、LASTED、GAN画像検出、AIDE、SP、DRCT、RINE、OCC-CLIP、De-Fake、Deep Fake Detectionが含まれる。 しかし、現在最先端のAGID技術は、現代のAI生成画像を効果的に検出するには不十分であり、これらの手法の包括的な再評価を提唱する。 本稿では,現代テキスト・画像モデル(Stable Diffusion 2.1,Stable Diffusion XL,Stable Diffusion 3, DALL-E 3,Midjourney 6)によって生成される約130Kの画像からなるベンチマークであるVisual Counter Turing Test (VCT^2)を紹介する。 VCT^2には、New York TimesのTwitterアカウントからのツイートとMS COCOデータセットからのキャプションの2つのプロンプトが含まれている。 また、VCT$^2$ベンチマークにおいて、上記のAGID技術の性能を評価し、AI生成画像の検出におけるそれらの非効率性を強調した。 画像生成AIモデルは進化し続けており、これらのモデルを評価するための定量化フレームワークの必要性がますます重要になっている。 このニーズを満たすために、テクスチャの複雑さやオブジェクトコヒーレンスなど、さまざまな視覚的視点から生成された画像を評価するVisual AI Index(V_AI)を提案し、画像生成AIモデルを評価するための新しい標準を設定した。 この領域の研究を促進するため、https://huggingface.co/datasets/anonymous1233/COCO_AIとhttps://huggingface.co/datasets/anonymous1233/twitter_AIデータセットを公開しています。

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