論文の概要: CO-SPY: Combining Semantic and Pixel Features to Detect Synthetic Images by AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18286v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 01:59:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:36:21.565723
• Title: CO-SPY: Combining Semantic and Pixel Features to Detect Synthetic Images by AI
• Title（参考訳）: CO-SPY:AIによる合成画像検出のための意味的特徴と画素的特徴の組み合わせ
• Authors: Siyuan Cheng, Lingjuan Lyu, Zhenting Wang, Xiangyu Zhang, Vikash Sehwag,
• Abstract要約: 実際の画像とAI生成画像を区別する現在の取り組みには、一般化が欠如している可能性がある。 既存のセマンティック機能を強化した新しいフレームワークCo-Spyを提案する。 また、5つの実画像データセットと22の最先端生成モデルからなる包括的データセットであるCo-Spy-Benchを作成します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.35348718345307
• License:
• Abstract: With the rapid advancement of generative AI, it is now possible to synthesize high-quality images in a few seconds. Despite the power of these technologies, they raise significant concerns regarding misuse. Current efforts to distinguish between real and AI-generated images may lack generalization, being effective for only certain types of generative models and susceptible to post-processing techniques like JPEG compression. To overcome these limitations, we propose a novel framework, Co-Spy, that first enhances existing semantic features (e.g., the number of fingers in a hand) and artifact features (e.g., pixel value differences), and then adaptively integrates them to achieve more general and robust synthetic image detection. Additionally, we create Co-Spy-Bench, a comprehensive dataset comprising 5 real image datasets and 22 state-of-the-art generative models, including the latest models like FLUX. We also collect 50k synthetic images in the wild from the Internet to enable evaluation in a more practical setting. Our extensive evaluations demonstrate that our detector outperforms existing methods under identical training conditions, achieving an average accuracy improvement of approximately 11% to 34%. The code is available at https://github.com/Megum1/Co-Spy.
• Abstract（参考訳）: 生成AIの急速な進歩により、高品質な画像を数秒で合成できるようになった。 これらの技術の力にもかかわらず、彼らは誤用に関する重大な懸念を提起している。 実際の画像とAI生成画像を区別するための現在の取り組みは、一般化が欠如しており、特定の生成モデルに対してのみ有効であり、JPEG圧縮のような後処理技術に影響を受けやすい。 これらの制約を克服するために,我々はCo-Spyという新しいフレームワークを提案し,まず既存の意味的特徴(例えば手指の数)とアーティファクト特徴(例えば画素値の差)を拡張し,それらを適応的に統合してより汎用的で堅牢な合成画像検出を実現する。 さらに、私たちは5つの実画像データセットと22の最先端生成モデルからなる包括的なデータセットであるCo-Spy-Benchを作成します。 また,インターネットから50万枚の合成画像を収集し,より実践的な評価を可能にする。 以上の結果から,本検出器は同一の訓練条件下での既存手法よりも優れ,平均精度が約11%から34%向上したことが示唆された。 コードはhttps://github.com/Megum1/Co-Spyで入手できる。

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