拡散モデルを用いた生成画像の真贋自動検知に関する研究

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS24009

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2024/03/05

タイトル(英語): A Study on Authenticity in Generated Images Using Diffusion Models

著者名: 長濱 北斗(琉球大学),長山 格(琉球大学)

著者名(英語): Hokuto Nagahama(Graduate School of Science and Engineering, University of the Ryukyus),Itaru Nagayama(University of the Ryukyus)

キーワード: 画像生成|ＡＩ|フェイク|検出|ＧＡＮ|Image Generation|AI|Fake|Detection|GAN

要約(日本語): AI技術の進歩により，現実にない高精細画像の生成が可能になった．これら画像合成技術はエンターテインメントなど幅広い分野での活用が期待されるが，悪意ある用途での使用も懸念されている．従来，GANベースのディープフェイク検出については様々な研究がされてきたが，拡散モデルに基づくディープフェイクに関する研究は少ない．本研究では様々な拡散モデルによって生成された画像について，適用可能な検出器について検討した．

要約(英語): AI technology possible to generate highly detailed images that do not exist in reality. However, concerns have been raised about their potential malicious use. While various studies have been conducted on GAN-based deepfake detection, there has been limited research on diffusion models. In this study, we explored detectors applicable to images generated by various diffusion models.

本誌: 2024年3月8日次世代産業システム研究会

本誌掲載ページ: 39-42 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 512 Kバイト