論文の概要: Prefilled responses enhance zero-shot detection of AI-generated images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.11031v3
• Date: Wed, 08 Oct 2025 16:59:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-09 16:41:20.009253
• Title: Prefilled responses enhance zero-shot detection of AI-generated images
• Title（参考訳）: 事前応答によりAI生成画像のゼロショット検出が促進される
• Authors: Zoher Kachwala, Danishjeet Singh, Danielle Yang, Filippo Menczer,
• Abstract要約: 我々は、AI生成画像のゼロショット検出のために、事前訓練された視覚言語モデル(VLM)を探索する。 人間の顔,物体,動物の合成画像を含む3つのベンチマークを用いて,VLMの性能を評価する。 特に「スタイルと合成アーティファクトを調べよう」というタスク対応のフレーズでVLM応答をプリフィルすると、3つの広く使われているオープンソースVLMのマクロF1スコアが最大24%向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6581858762749997
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: As AI models generate increasingly realistic images, growing concerns over potential misuse underscore the need for reliable detection. Traditional supervised detection methods depend on large, curated datasets for training and often fail to generalize to novel, out-of-domain image generators. As an alternative, we explore pre-trained Vision-Language Models (VLMs) for zero-shot detection of AI-generated images. We evaluate VLM performance on three diverse benchmarks encompassing synthetic images of human faces, objects, and animals produced by 16 different state-of-the-art image generators. While off-the-shelf VLMs perform poorly on these datasets, we find that their reasoning can be guided effectively through simple response prefilling -- a method we call Prefill-Guided Thinking (PGT). In particular, prefilling a VLM response with the task-aligned phrase "Let's examine the style and the synthesis artifacts" improves the Macro F1 scores of three widely used open-source VLMs by up to 24%.
• Abstract（参考訳）: AIモデルがますます現実的なイメージを生成するにつれ、潜在的な誤用に対する懸念が高まり、信頼性の高い検出の必要性を浮き彫りにしている。 従来の教師付き検出手法は、トレーニングのための大規模でキュレートされたデータセットに依存しており、しばしば新しい領域外画像生成装置に一般化できない。 代替として、AI生成画像のゼロショット検出のための事前訓練されたビジョンランゲージモデル(VLM)を探索する。 16種類の最先端画像生成装置で生成した顔,物体,動物の合成画像を含む3種類のベンチマークを用いて,VLMの性能評価を行った。 市販のVLMはこれらのデータセットではパフォーマンスが悪く、単純な応答プリフィル(PGT)と呼ばれるメソッドによって、それらの推論を効果的にガイドできることが分かりました。 特に「スタイルと合成アーティファクトを調べよう」というタスク対応のフレーズでVLM応答をプリフィルすると、3つの広く使われているオープンソースVLMのマクロF1スコアが最大24%向上する。

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