論文の概要: NTIRE 2026 Challenge on Robust AI-Generated Image Detection in the Wild

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.11487v1
• Date: Mon, 13 Apr 2026 13:53:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-14 20:13:16.579349
• Title: NTIRE 2026 Challenge on Robust AI-Generated Image Detection in the Wild
• Title（参考訳）: NTIRE 2026 野生におけるロバストAIによる画像検出の課題
• Authors: Aleksandr Gushchin, Khaled Abud, Ekaterina Shumitskaya, Artem Filippov, Georgii Bychkov, Sergey Lavrushkin, Mikhail Erofeev, Anastasia Antsiferova, Changsheng Chen, Shunquan Tan, Radu Timofte, Dmitry Vatolin, Chuanbiao Song, Zijian Yu, Hao Tan, Jun Lan, Zhiqiang Yang, Yongwei Tang, Zhiqiang Wu, Jia Wen Seow, Hong Vin Koay, Haodong Ren, Feng Xu, Shuai Chen, Ruiyang Xia, Qi Zhang, Yaowen Xu, Zhaofan Zou, Hao Sun, Dagong Lu, Mufeng Yao, Xinlei Xu, Fei Wu, Fengjun Guo, Cong Luo, Hardik Sharma, Aashish Negi, Prateek Shaily, Jayant Kumar, Sachin Chaudhary, Akshay Dudhane, Praful Hambarde, Amit Shukla, Zhilin Tu, Fengpeng Li, Jiamin Zhang, Jianwei Fei, Kemou Li, Haiwei Wu, Bilel Benjdira, Anas M. Ali, Wadii Boulila, Chenfan Qu, Junchi Li,
• Abstract要約: この課題の目標は、現実的なシナリオで生成された画像と実際の画像を区別できる検出モデルを開発することである。 この課題は、42個のジェネレータから108,750のリアルと185,750のAI生成画像からなる、新しいデータセットに基づいている。 511人の参加者が登録され、20チームが有効な最終ソリューションを提出した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 95.82506785934667
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents an overview of the NTIRE 2026 Challenge on Robust AI-Generated Image Detection in the Wild, held in conjunction with the NTIRE workshop at CVPR 2026. The goal of this challenge was to develop detection models capable of distinguishing real images from generated ones in realistic scenarios: the images are often transformed (cropped, resized, compressed, blurred) for practical usage, and therefore, the detection models should be robust to such transformations. The challenge is based on a novel dataset consisting of 108,750 real and 185,750 AI-generated images from 42 generators comprising a large variety of open-source and closed-source models of various architectures, augmented with 36 image transformations. Methods were evaluated using ROC AUC on the full test set, including both transformed and untransformed images. A total of 511 participants registered, with 20 teams submitting valid final solutions. This report provides a comprehensive overview of the challenge, describes the proposed solutions, and can be used as a valuable reference for researchers and practitioners in increasing the robustness of the detection models to real-world transformations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,CVPR 2026 の NTIRE ワークショップと共同で開催されている,ロバストなAI生成画像検出に関する NTIRE 2026 Challenge の概要について述べる。 この課題の目標は、現実的なシナリオにおいて生成された画像と実際の画像を区別できる検出モデルを開発することであった。 この課題は、さまざまなアーキテクチャのさまざまなオープンソースモデルとクローズドソースモデルで構成される42のジェネレータから108,750のリアルイメージと185,750のAI生成イメージで構成され、36の画像変換で拡張された新しいデータセットに基づいている。 変換画像と非変換画像の両方を含む全テストセットでROC AUCを用いて評価した。 511人の参加者が登録され、20チームが有効な最終ソリューションを提出した。 本報告では,本課題の概要を概説し,提案したソリューションについて述べるとともに,実世界の変換に対する検出モデルの堅牢性を高める上で,研究者や実践者にとって貴重な参考資料として利用することができる。

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