論文の概要: ASAP: Visual Analytics for Identifying and Analyzing Image Patterns in AI-generated Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.27371v1
• Date: Wed, 23 Sep 2026 05:20:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-25 00:05:17.895349
• Title: ASAP: Visual Analytics for Identifying and Analyzing Image Patterns in AI-generated Images
• Title（参考訳）: ASAP:AI生成画像における画像パターンの識別と解析のためのビジュアル分析
• Abstract要約: 生成的画像モデルは、非常に現実的な画像を生成することができ、偽コンテンツを作成する際の潜在的な誤用に関する懸念を提起する。 現在のディープフェイクアプローチでは、限定的な一般化可能性、解釈可能性の欠如、実行可能性の低下など、いくつかの課題に直面している。 本稿では,AI生成画像における認識パターンの分析と要約を支援する対話型可視化システムASAPを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.879098231309904
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative image models can produce highly realistic images, raising concerns about potential misuse in creating deceptive content. Current deepfake approaches face several challenges, including limited generalizability, lack of interpretability, and poor actionability. To help address these, we present ASAP, an interactive visualization system designed to empower users in the analysis and summarization of deceptive patterns in AI-generated images. ASAP introduces a novel CLIP-adapted image encoder that generates interpretable representations, enabling the extraction of influential pixel regions via calculated masks. This approach facilitates the identification of key deceptive features through influence measurement techniques. These backend techniques are integrated into a visual analytics dashboard that allows users to quantify and analyze authenticity-indicative patterns in image collections containing both authentic and AI-generated images. This approach also supports the comparative analysis of various generative models, including GANs and diffusion models. We demonstrate ASAP's efficacy through a user study and two application scenarios using established fake image detection benchmarks, showcasing its ability to effectively extract and quantify deceptive patterns.
• Abstract（参考訳）: 生成的画像モデルは、非常に現実的な画像を生成することができ、偽コンテンツを作成する際の潜在的な誤用に関する懸念を提起する。 現在のディープフェイクアプローチでは、限定的な一般化可能性、解釈可能性の欠如、実行可能性の低下など、いくつかの課題に直面している。 これらの問題に対処するために,AI生成画像における認識パターンの分析と要約を支援するインタラクティブな可視化システムASAPを提案する。 ASAPは、解釈可能な表現を生成する新しいCLIP適応画像エンコーダを導入し、計算されたマスクを介して、影響力のあるピクセル領域の抽出を可能にする。 この手法は, 影響測定手法を用いて, 鍵の知覚的特徴の同定を容易にする。 これらのバックエンド技術は、視覚分析ダッシュボードに統合され、ユーザーは、認証画像とAI生成画像の両方を含む画像コレクションの真正性を示すパターンを定量化し分析することができる。 このアプローチはまた、GANや拡散モデルを含む様々な生成モデルの比較分析もサポートする。 ユーザ調査と、確立された偽画像検出ベンチマークを用いた2つのアプリケーションシナリオを用いて、ASAPの有効性を実証し、認識パターンを効果的に抽出し定量化する能力を示す。

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