論文の概要: Dual Frequency Branch Framework with Reconstructed Sliding Windows Attention for AI-Generated Image Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15253v2
• Date: Sun, 27 Jul 2025 06:19:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 14:15:45.347237
• Title: Dual Frequency Branch Framework with Reconstructed Sliding Windows Attention for AI-Generated Image Detection
• Title（参考訳）: AI生成画像検出のためのリコンストラクトスライディングWindowsアテンションを用いたデュアル周波数分岐フレームワーク
• Authors: Jiazhen Yan, Ziqiang Li, Fan Wang, Ziwen He, Zhangjie Fu,
• Abstract要約: GAN(Generative Adversarial Networks)と拡散モデルにより、高度にリアルな合成画像の作成が可能になった。 GAN(Generative Adversarial Networks)と拡散モデルにより、高度にリアルな合成画像の作成が可能になった。 AI生成画像の検出は、重要な課題として浮上している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.523297358258345
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid advancement of Generative Adversarial Networks (GANs) and diffusion models has enabled the creation of highly realistic synthetic images, presenting significant societal risks, such as misinformation and deception. As a result, detecting AI-generated images has emerged as a critical challenge. Existing researches emphasize extracting fine-grained features to enhance detector generalization, yet they often lack consideration for the importance and interdependencies of internal elements within local regions and are limited to a single frequency domain, hindering the capture of general forgery traces. To overcome the aforementioned limitations, we first utilize a sliding window to restrict the attention mechanism to a local window, and reconstruct the features within the window to model the relationships between neighboring internal elements within the local region. Then, we design a dual frequency domain branch framework consisting of four frequency domain subbands of DWT and the phase part of FFT to enrich the extraction of local forgery features from different perspectives. Through feature enrichment of dual frequency domain branches and fine-grained feature extraction of reconstruction sliding window attention, our method achieves superior generalization detection capabilities on both GAN and diffusion model-based generative images. Evaluated on diverse datasets comprising images from 65 distinct generative models, our approach achieves a 2.13\% improvement in detection accuracy over state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: GAN(Generative Adversarial Networks)と拡散モデルの急速な進歩により、高度に現実的な合成画像の作成が可能となり、誤情報や偽造などの社会的リスクが顕著になった。 その結果、AI生成画像の検出が重要な課題として浮上した。 既存の研究では、検出器の一般化を促進するためのきめ細かい特徴の抽出が強調されているが、局所領域における内部要素の重要性や相互依存性は考慮されていないことが多く、単一の周波数領域に限定されており、一般的な偽証跡の捕捉を妨げている。 上述の制限を克服するために、まずスライディングウィンドウを使用して、ローカルウィンドウへの注意機構を制限し、ウィンドウ内の特徴を再構築し、ローカル領域内の隣り合う内部要素間の関係をモデル化する。 そして、DWTの4つの周波数領域サブバンドとFFTの位相部分からなる2つの周波数領域分岐フレームワークを設計し、異なる視点から局所的なフォージェリー特徴の抽出を強化する。 GANと拡散モデルに基づく生成画像において、二重周波数領域の高機能化と再現窓の注意の微細化による特徴抽出により、より優れた一般化検出機能を実現する。 65個の異なる生成モデルの画像からなる多種多様なデータセットを評価した結果,最先端手法による検出精度は2.13倍に向上した。

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