AI生成画像検出のための新しい潜在的再構成誤差ガイド特徴精製手法

本論文では、潜在的再構成誤差(LaRE)と誤差ガイド特徴精製モジュール(EGRE)を組み合わせた新しい手法LaRE2を提案する。LaREは効率的な再構成特徴量で、既存手法に比べて8倍高速である。EGREは、LaREを利用して空間的および特徴量チャンネル的に画像特徴を精製し、生成画像検出の識別性を高める。大規模GenImageベンチマークで、LaRE2は最先端手法に比べて11.9%/12.1%のACC/AP向上を達成した。