論文の概要: Characterizing Photorealism and Artifacts in Diffusion Model-Generated Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11989v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 16:28:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:13:57.032983
• Title: Characterizing Photorealism and Artifacts in Diffusion Model-Generated Images
• Title（参考訳）: 拡散モデル生成画像における光現実性と人工物の特徴付け
• Authors: Negar Kamali, Karyn Nakamura, Aakriti Kumar, Angelos Chatzimparmpas, Jessica Hullman, Matthew Groh,
• Abstract要約: フォトリアリスティックなAI生成画像によるメディアへの公衆信頼の課題を考慮し,人間の検出精度を測定する大規模な実験を行った。 私たちは、シーンの複雑さ、画像内のアーティファクトタイプ、画像の表示時間、AI生成画像の人間のキュレーションが、人々がAI生成画像と現実を正確に区別する上で重要な役割を担っていることに気付きました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.097947037585671
• License:
• Abstract: Diffusion model-generated images can appear indistinguishable from authentic photographs, but these images often contain artifacts and implausibilities that reveal their AI-generated provenance. Given the challenge to public trust in media posed by photorealistic AI-generated images, we conducted a large-scale experiment measuring human detection accuracy on 450 diffusion-model generated images and 149 real images. Based on collecting 749,828 observations and 34,675 comments from 50,444 participants, we find that scene complexity of an image, artifact types within an image, display time of an image, and human curation of AI-generated images all play significant roles in how accurately people distinguish real from AI-generated images. Additionally, we propose a taxonomy characterizing artifacts often appearing in images generated by diffusion models. Our empirical observations and taxonomy offer nuanced insights into the capabilities and limitations of diffusion models to generate photorealistic images in 2024.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルが生成した画像は、本物の写真とは区別できないように見えるが、これらの画像には、AIが生成した成果を明らかにする人工物や不確実性が含まれていることが多い。 フォトリアリスティックなAI生成画像によるメディアへの公衆信頼の課題を考慮し,450個の拡散モデル生成画像と149個の実画像に対して,人間の検出精度を大規模に測定した。 50,444人の参加者から749,828件の観察結果と34,675件のコメントを収集した結果、画像のシーンの複雑さ、画像内のアーティファクトタイプ、画像の表示時間、AI生成画像の人間のキュレーションが、AI生成画像とリアルを正確に区別する上で重要な役割を担っていることがわかった。 また,拡散モデルにより生成された画像にしばしば現れるアーティファクトを特徴付ける分類法を提案する。 我々の経験的観察と分類学は、2024年にフォトリアリスティックな画像を生成する拡散モデルの能力と限界に関する微妙な洞察を提供する。

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