高度な文字から画像生成モデルの出力を検出・帰属する手法の開発

Concetti Chiave

最新のテキストから画像生成モデルの出力を正確に検出・帰属することができる。モデルの推論段階の微妙な変更も検出可能であり、ユーザーによる画像の編集後も元のモデルを特定できる。

Sintesi

本研究は、最新のテキストから画像生成モデルの出力を正確に検出・帰属する手法を開発している。

まず、12種類の最先端のテキストから画像生成モデルを用いて約45万枚の画像データセットを構築した。これらの画像に対して、効率的なニューラルネットワークモデルを訓練し、90%を超える高精度で画像の検出と帰属を行うことができた。

次に、同一のモデルでも推論段階のハイパーパラメータ(チェックポイント、スケジューラ、サンプリング数、初期化シード)を変更した場合の検出可能性を調べた。その結果、特に初期化シードの変更は98%以上の高精度で検出可能であり、他のパラメータも無作為以上の精度で検出できることがわかった。

さらに、ユーザーが画像生成モデルの出力に対して行う編集(SDXL Inpainting、Photoshop GenFill、Magnific AI)の影響を調べた。編集後の画像でも、元のモデルを一定の精度で特定できることが示された。

最後に、画像の高周波成分の摂動や中間表現への変換を行い、モデルの検出に利用される特徴の性質を分析した。その結果、高周波成分の変化に対してもモデル検出精度は大きく低下せず、スタイル特徴を用いた検出が最も高精度であることがわかった。これは、生成モデルの特徴が単なる高周波成分ではなく、中間的な画像表現にも深く関係していることを示唆している。

Statistiche

画像生成モデルの出力を90%以上の精度で検出・帰属できる。
初期化シードの変更は98%以上の精度で検出可能。
ユーザー編集後の画像でも一定の精度で元のモデルを特定できる。
スタイル特徴を用いた検出が最も高精度である。

Citazioni

"最新のテキストから画像生成モデルの出力を正確に検出・帰属することができる。"
"モデルの推論段階の微妙な変更も検出可能であり、ユーザーによる画像の編集後も元のモデルを特定できる。"
"スタイル特徴を用いた検出が最も高精度である。"

Approfondimenti chiave tratti da

Detecting Image Attribution for Text-to-Image Diffusion Models in RGB and Beyond

by Katherine Xu... alle arxiv.org 03-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.19653.pdf

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