論文の概要: Methods and Trends in Detecting Generated Images: A Comprehensive Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.15176v1
• Date: Fri, 21 Feb 2025 03:16:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-24 16:10:52.160162
• Title: Methods and Trends in Detecting Generated Images: A Comprehensive Review
• Title（参考訳）: 生成画像の検出方法と動向:包括的考察
• Authors: Arpan Mahara, Naphtali Rishe,
• Abstract要約: GAN(Generative Adversarial Networks)、拡散モデル(Diffusion Models)、変分オートエンコーダ(VAEs)は、高品質なマルチメディアデータの合成を可能にしている。 これらの進歩は、敵の攻撃、非倫理的使用、社会的な危害に関する重大な懸念を引き起こした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.552480439325792
• License:
• Abstract: The proliferation of generative models, such as Generative Adversarial Networks (GANs), Diffusion Models, and Variational Autoencoders (VAEs), has enabled the synthesis of high-quality multimedia data. However, these advancements have also raised significant concerns regarding adversarial attacks, unethical usage, and societal harm. Recognizing these challenges, researchers have increasingly focused on developing methodologies to detect synthesized data effectively, aiming to mitigate potential risks. Prior reviews have primarily focused on deepfake detection and often lack coverage of recent advancements in synthetic image detection, particularly methods leveraging multimodal frameworks for improved forensic analysis. To address this gap, the present survey provides a comprehensive review of state-of-the-art methods for detecting and classifying synthetic images generated by advanced generative AI models. This review systematically examines core detection methodologies, identifies commonalities among approaches, and categorizes them into meaningful taxonomies. Furthermore, given the crucial role of large-scale datasets in this field, we present an overview of publicly available datasets that facilitate further research and benchmarking in synthetic data detection.
• Abstract（参考訳）: GAN(Generative Adversarial Networks)や拡散モデル(Diffusion Models)、変分オートエンコーダ(VAEs)といった生成モデルの普及により、高品質なマルチメディアデータの合成が可能になった。 しかし、これらの進歩は敵の攻撃、非倫理的使用、社会的な危害に関しても大きな懸念を抱いている。 これらの課題を認識した研究者たちは、潜在的なリスクを軽減するために、合成データを効果的に検出する方法論の開発に注力している。 先行レビューでは、主にディープフェイク検出に焦点が当てられており、合成画像検出の最近の進歩、特に法医学的分析を改善するためにマルチモーダルフレームワークを活用する手法のカバーを欠いていることが多い。 このギャップに対処するため、先進的な生成AIモデルによって生成された合成画像を検出し分類するための最先端の手法を網羅的にレビューする。 本稿では,コア検出手法を体系的に検討し,アプローチ間の共通点を特定し,有意義な分類群に分類する。 さらに、この分野での大規模データセットの重要な役割を考えると、合成データ検出におけるさらなる研究とベンチマークを容易にするために、公開データセットの概要を示す。

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