Core Concepts
AI生成顔を実在の顔から効率的に識別する手法を提案する。
Abstract
本研究では、AI生成顔を実在の顔から識別する高性能なモデルを開発した。主な内容は以下の通り:
120,000枚の実在の顔写真と10万枚以上のAI生成顔写真を用いてモデルを訓練・評価した。
GANベースとディフュージョンベースの複数の生成エンジンで作成された顔写真を対象とした。
訓練時と異なる生成エンジンで作成された顔写真に対しても高い精度で検出できることを示した。
低解像度や強い圧縮でも頑健に検出できることを確認した。
顔領域に着目することで、低レベルのアーティファクトではなく、より高次の構造的特徴を捉えていることが示唆された。
本手法は、オンラインアカウントの偽造検知などの実用的な用途に活用できると期待される。
Stats
実在の顔写真は120,000枚使用した。
GANベースの生成顔写真は合計50,000枚使用した。
ディフュージョンベースの生成顔写真は合計36,900枚使用した。
GANベースの非顔写真は合計15,000枚使用した。
ディフュージョンベースの非顔写真は合計4,000枚使用した。