論文の概要: CLIP Embeddings for AI-Generated Image Detection: A Few-Shot Study with Lightweight Classifier

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.10664v1
• Date: Thu, 15 May 2025 19:14:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-19 14:36:13.463983
• Title: CLIP Embeddings for AI-Generated Image Detection: A Few-Shot Study with Lightweight Classifier
• Title（参考訳）: AI生成画像検出のためのCLIP埋め込み:軽量分類器を用いた少数のショットスタディ
• Authors: Ziyang Ou,
• Abstract要約: この研究は、CLIP埋め込みが本質的にAI生成の指標情報を含んでいるかどうかを調査する。 パブリックなCIFAKEベンチマークの実験では、言語推論なしで95%の精度で性能が向上した。 広角写真や油絵などの特定の画像タイプは、分類に重大な課題をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Verifying the authenticity of AI-generated images presents a growing challenge on social media platforms these days. While vision-language models (VLMs) like CLIP outdo in multimodal representation, their capacity for AI-generated image classification is underexplored due to the absence of such labels during the pre-training process. This work investigates whether CLIP embeddings inherently contain information indicative of AI generation. A proposed pipeline extracts visual embeddings using a frozen CLIP model, feeds its embeddings to lightweight networks, and fine-tunes only the final classifier. Experiments on the public CIFAKE benchmark show the performance reaches 95% accuracy without language reasoning. Few-shot adaptation to curated custom with 20% of the data results in performance to 85%. A closed-source baseline (Gemini-2.0) has the best zero-shot accuracy yet fails on specific styles. Notably, some specific image types, such as wide-angle photographs and oil paintings, pose significant challenges to classification. These results indicate previously unexplored difficulties in classifying certain types of AI-generated images, revealing new and more specific questions in this domain that are worth further investigation.
• Abstract（参考訳）: AI生成画像の真正性を検証することは、近年ソーシャルメディアプラットフォームにおける課題が増えていることを示している。 CLIPのような視覚言語モデル(VLM)は、マルチモーダル表現では優れているが、AI生成画像分類の能力は、事前トレーニングプロセス中にそのようなラベルが存在しないために過小評価されている。 この研究は、CLIP埋め込みが本質的にAI生成を示す情報を含むかどうかを調査する。 提案するパイプラインは、凍結したCLIPモデルを使用して視覚的な埋め込みを抽出し、その埋め込みを軽量ネットワークに供給し、最終分類器のみを微調整する。 パブリックなCIFAKEベンチマークの実験では、言語推論なしで95%の精度で性能が向上した。 20%のデータでキュレートされたカスタムへの少しの対応で、パフォーマンスは85%に向上した。 クローズドソースベースライン(Gemini-2.0)は、最高のゼロショット精度を持つが、特定のスタイルでは失敗する。 特に、広角写真や油絵などの特定の画像タイプは、分類に重大な課題をもたらす。 これらの結果は、特定のタイプのAI生成イメージを分類する上で、これまで未発見の難しさを示しており、この領域でさらに調査する価値がある新しい、より具体的な疑問を明らかにしている。

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