論文の概要: Forensic Self-Descriptions Are All You Need for Zero-Shot Detection, Open-Set Source Attribution, and Clustering of AI-generated Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21003v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 21:34:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:52:53.218484
• Title: Forensic Self-Descriptions Are All You Need for Zero-Shot Detection, Open-Set Source Attribution, and Clustering of AI-generated Images
• Title（参考訳）: AI生成画像のゼロショット検出、オープンソース属性、クラスタリングに必要な法医学的自己記述
• Authors: Tai D. Nguyen, Aref Azizpour, Matthew C. Stamm,
• Abstract要約: 従来の手法では、トレーニング中に既知のソースに特有の機能に依存するため、見えないジェネレータに一般化できない。 本稿では,法医学的微細構造を明示的にモデル化する新しい手法を提案する。 この自己記述により、合成画像のゼロショット検出、画像のオープンセットソース属性、および事前知識のないソースに基づくクラスタリングを行うことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.167678851224121
• License:
• Abstract: The emergence of advanced AI-based tools to generate realistic images poses significant challenges for forensic detection and source attribution, especially as new generative techniques appear rapidly. Traditional methods often fail to generalize to unseen generators due to reliance on features specific to known sources during training. To address this problem, we propose a novel approach that explicitly models forensic microstructures - subtle, pixel-level patterns unique to the image creation process. Using only real images in a self-supervised manner, we learn a set of diverse predictive filters to extract residuals that capture different aspects of these microstructures. By jointly modeling these residuals across multiple scales, we obtain a compact model whose parameters constitute a unique forensic self-description for each image. This self-description enables us to perform zero-shot detection of synthetic images, open-set source attribution of images, and clustering based on source without prior knowledge. Extensive experiments demonstrate that our method achieves superior accuracy and adaptability compared to competing techniques, advancing the state of the art in synthetic media forensics.
• Abstract（参考訳）: 現実的な画像を生成するための高度なAIベースのツールの出現は、特に新しい生成技術が急速に現れるにつれて、法医学的検出とソース属性に重大な課題が生じる。 従来の手法は、訓練中に既知のソースに特有の特徴に依存するため、目に見えないジェネレータに一般化できないことが多い。 この問題に対処するために,画像生成プロセスに特有の微妙なピクセルレベルのパターンを,法医学的微細構造を明示的にモデル化する手法を提案する。 実画像のみを自己監督的に利用して,これらの微細構造の異なる側面を捉えた残像を抽出する,多様な予測フィルタのセットを学習する。 複数の尺度にまたがってこれらの残差を共同でモデル化することにより、パラメータが各画像に固有の法医学的自己記述を構成するコンパクトモデルを得る。 この自己記述により、合成画像のゼロショット検出、画像のオープンセットソース属性、および事前知識のないソースに基づくクラスタリングを行うことができる。 総合的な実験により,本手法は競合技術と比較して精度と適応性に優れており,合成メディア法医学の最先端化が図られている。

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