AI 생성 이미지 탐지를 위한 인공물 특징 정제
제안된 인공물 정제 네트워크(APN)는 명시적 및 암시적 정제 과정을 통해 생성된 이미지에서 인공물 관련 특징을 효과적으로 추출할 수 있다.
AI 생성 이미지 탐지를 위한 인공물 특징 정제
제안된 인공물 정제 네트워크(APN)는 명시적 및 암시적 정제 과정을 통해 생성된 이미지에서 인공물 관련 특징을 효과적으로 추출할 수 있다.
AI 생성 이미지 탐지를 위한 아티팩트 특징 정제
제안된 아티팩트 정제 네트워크(APN)는 명시적 및 암시적 정제 과정을 통해 생성 이미지에서 아티팩트 관련 특징을 효과적으로 추출하여, 생성기와 장면에 걸친 탐지 성능을 향상시킨다.
AI 생성 이미지 탐지를 위한 멀티모달 대형 언어 모델 활용 연구
멀티모달 대형 언어 모델은 AI 생성 이미지를 탐지할 수 있는 능력을 보유하고 있으며, 이는 기존의 프로그래밍 기반 기계 학습 알고리즘과 비교하여 사용자에게 더 직관적이고 이해하기 쉬운 방식으로 제공될 수 있다.
AI 생성 이미지 탐지를 위한 멀티모달 대형 언어 모델 활용 연구
멀티모달 대형 언어 모델은 AI 생성 이미지를 탐지할 수 있는 능력을 보유하고 있으며, 이는 기존의 프로그래밍 기반 기계 학습 알고리즘과 비교하여 사용자에게 더 직관적이고 이해하기 쉬운 방식으로 제공될 수 있다.
AI 생성 이미지 탐지를 위한 잠재 재구성 오류 기반 방법
확산 모델 기반 이미지 생성 기술의 발전으로 실제 이미지와 생성 이미지를 구분하기 어려워졌다. 이에 대응하여 저자들은 잠재 공간의 재구성 오류를 활용한 새로운 탐지 방법 LaRE2를 제안한다. LaRE2는 기존 방법보다 효율적이면서도 실제 이미지와 생성 이미지를 잘 구분할 수 있다.
AI 생성 이미지 탐지를 위한 저차원 전문가 혼합 기법
CLIP-ViT의 시각적 지식과 기술적 능력을 효과적으로 활용하여 다양한 생성 모델에 걸쳐 강력하고 일반화된 AI 생성 이미지 탐지기를 개발한다.
AI 생성 이미지 탐지를 위한 CLIP 활용
CLIP 모델을 활용하여 다양한 생성 모델로 만들어진 AI 생성 이미지를 효과적으로 탐지할 수 있다.
AI 생성 이미지 탐지를 위한 강력한 CLIP 기반 탐지기
확산 모델(DM)로 생성된 이미지와 실제 이미지를 효과적으로 구분할 수 있는 강력한 탐지기 프레임워크를 제안한다.
AI 생성 이미지의 취약점을 밝히는 FakeBench
FakeBench는 대규모 멀티모달 모델이 AI 생성 이미지를 구분하고 그 이유를 설명할 수 있는지 평가하는 첫 번째 벤치마크이다.
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