論文の概要: A Large-scale AI-generated Image Inpainting Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06593v1
• Date: Mon, 10 Feb 2025 15:56:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:31:32.500935
• Title: A Large-scale AI-generated Image Inpainting Benchmark
• Title（参考訳）: 大規模AI生成画像のベンチマーク
• Authors: Paschalis Giakoumoglou, Dimitrios Karageorgiou, Symeon Papadopoulos, Panagiotis C. Petrantonakis,
• Abstract要約: 本稿では,高品質な塗り絵データセットの作成手法を提案し,それをDiQuID作成に適用する。 DiQuIDは、MS-COCO、RAISE、OpenImagesから78,000個のオリジナル画像から生成された95,000枚のインペイント画像で構成されている。 我々は、最先端の偽造検出手法を用いて包括的なベンチマーク結果を提供し、検出アルゴリズムの評価と改善におけるデータセットの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.216906046169683
• License:
• Abstract: Recent advances in generative models enable highly realistic image manipulations, creating an urgent need for robust forgery detection methods. Current datasets for training and evaluating these methods are limited in scale and diversity. To address this, we propose a methodology for creating high-quality inpainting datasets and apply it to create DiQuID, comprising over 95,000 inpainted images generated from 78,000 original images sourced from MS-COCO, RAISE, and OpenImages. Our methodology consists of three components: (1) Semantically Aligned Object Replacement (SAOR) that identifies suitable objects through instance segmentation and generates contextually appropriate prompts, (2) Multiple Model Image Inpainting (MMII) that employs various state-of-the-art inpainting pipelines primarily based on diffusion models to create diverse manipulations, and (3) Uncertainty-Guided Deceptiveness Assessment (UGDA) that evaluates image realism through comparative analysis with originals. The resulting dataset surpasses existing ones in diversity, aesthetic quality, and technical quality. We provide comprehensive benchmarking results using state-of-the-art forgery detection methods, demonstrating the dataset's effectiveness in evaluating and improving detection algorithms. Through a human study with 42 participants on 1,000 images, we show that while humans struggle with images classified as deceiving by our methodology, models trained on our dataset maintain high performance on these challenging cases. Code and dataset are available at https://github.com/mever-team/DiQuID.
• Abstract（参考訳）: 生成モデルの最近の進歩は、非常に現実的な画像操作を可能にし、堅牢な偽造検出方法の緊急な必要性を生み出している。 これらの手法を訓練し評価するための現在のデータセットは、スケールと多様性に制限されている。 そこで本研究では,MS-COCO,RAISE,OpenImagesから出力された78,000枚のオリジナル画像から95,000枚以上のインペイント画像を生成し,高品質なインペイントデータセットを作成する手法を提案する。 提案手法は3つのコンポーネントから構成される:(1)適切なオブジェクトをインスタンスセグメンテーションにより識別し、文脈的に適切なプロンプトを生成するSAOR(Semantically Aligned Object Replacement)、(2)様々な操作を生成する拡散モデルに基づく様々な最先端のインペイントパイプラインを利用するMMII(Multiple Model Image Inpainting)、(3)原文との比較分析により画像リアリズムを評価する不確実性誘導認知度評価(Uncertty-Guided Deceptiveness Assessment, UGDA)。 得られたデータセットは、多様性、美的品質、技術的品質において既存のデータセットを上回る。 我々は、最先端の偽造検出手法を用いて包括的なベンチマーク結果を提供し、検出アルゴリズムの評価と改善におけるデータセットの有効性を実証する。 1000枚の画像に42人の参加者を乗せた人間による研究では、人間は我々の手法によって判断されるイメージに苦しむ一方で、我々のデータセットで訓練されたモデルは、これらの困難なケースで高いパフォーマンスを維持している。 コードとデータセットはhttps://github.com/mever-team/DiQuID.comで入手できる。

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