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CLIP 모델을 활용하여 다양한 생성 모델로 만들어진 AI 생성 이미지를 효과적으로 탐지할 수 있다.
Tiivistelmä
이 논문은 AI 생성 이미지(AIGI) 탐지를 위한 새로운 기술을 제안한다. 저자들은 대규모 인터넷 데이터셋으로 사전 학습된 CLIP 모델을 활용하여 AIGI를 탐지하고 생성 모델을 구분할 수 있음을 보여준다.
주요 내용은 다음과 같다:
- 다양한 생성 모델(GAN, 디퓨전 등)로 만들어진 AIGI와 실제 이미지로 구성된 데이터셋을 구축하였다.
- CLIP 모델을 이 데이터셋으로 fine-tuning하여 AIGI 탐지 및 생성 모델 구분 성능을 향상시켰다.
- 기존 AIGI 탐지 모델들과 비교했을 때, CLIP 모델이 우수한 성능을 보였다. 특히 디퓨전 모델로 생성된 AIGI에 대한 탐지 성능이 높았다.
- CLIP 모델은 특화된 아키텍처를 가진 모델들에 비해 GPU 메모리 사용량과 실행 시간이 훨씬 적어 실용성이 높다.
이 연구 결과는 AIGI 탐지 도구의 접근성을 높이고, 대규모 AIGI로 인한 부작용을 줄이는 데 기여할 것으로 기대된다. 또한 대규모 사전 학습 모델의 컴퓨터 비전 문제 해결 능력을 보여준다.
Tilastot
AIGI 생성 모델 중 ADM, IDDPM 모델로 생성된 이미지는 CLIP 모델이 구분하기 어려웠다.
CLIP 모델은 실제 이미지와 AIGI를 구분하는 정확도가 95.7%였다.
CLIP 모델은 GPU 메모리 사용량과 실행 시간 면에서 기존 AIGI 탐지 모델들보다 훨씬 효율적이었다.
Lainaukset
"CLIP 모델은 인터넷 규모의 데이터셋으로 사전 학습되어 새로운 이미지 처리 작업에 탁월한 적응력을 보인다."
"CLIP 모델은 내용 특화 작업에는 약점이 있지만, AIGI 탐지와 같은 콘텐츠 독립적인 작업에서 강점을 발휘한다."