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講演抄録/キーワード
講演名 2024-03-14 10:50
局所領域に注目した拡散モデル生成画像検出
大和田拓海神野健哉東京都市大MSS2023-88 NLP2023-140
抄録 (和) 本研究では、拡散モデルで生成された生成画像を効果的に検出するために、局所領域にのみ注目する検出モデルを提案する。そのためにCNNが部分的な画像情報のみを使用して生成画像を正確に検出できるかどうかの調査を行う。さらに、その検出がどのようなメカニズムと根拠に基づいて行われているのかを明らかにするために、CNNのアテンションに対する調査を行う。実験結果として、CNNは検出においてエッジ情報に特に注目することから、拡散モデル生成画像の検出における計算量が抑制されることが期待される。 
(英) We Propose a novel method for detection of images generated by Diffusion Models. We also investigate the attention of our model during the detection and discover that it focus on the edge information. This result leads to the reduction of computational complexity in detection of AI-generated images.
キーワード (和) CNN / 拡散モデル / フェイク画像検出 / Grad-CAM / / / /  
(英) CNN / Diffusion Models / Fake Image Detection / Grad-CAM / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 123, no. 428, NLP2023-140, pp. 83-86, 2024年3月.
資料番号 NLP2023-140 
発行日 2024-03-06 (MSS, NLP) 
ISSN Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード MSS2023-88 NLP2023-140

研究会情報
研究会 NLP MSS  
開催期間 2024-03-13 - 2024-03-14 
開催地(和) 機械振興会館 
開催地(英) Kikai-Shinko-Kaikan Bldg. 
テーマ(和) MSS,NLP,一般,およびWIP(MSSのみ) 
テーマ(英) MSS, NLP, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NLP 
会議コード 2024-03-NLP-MSS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 局所領域に注目した拡散モデル生成画像検出 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Fake Image Detection Focused on Local Regions 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) CNN / CNN  
キーワード(2)(和/英) 拡散モデル / Diffusion Models  
キーワード(3)(和/英) フェイク画像検出 / Fake Image Detection  
キーワード(4)(和/英) Grad-CAM / Grad-CAM  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 大和田 拓海 / Takumi Owada / オオワダ タクミ
第1著者 所属(和/英) 東京都市大学 (略称: 東京都市大)
Tokyo City University (略称: Tokyo City Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 神野 健哉 / Kenya Jinno / ジンノ ケンヤ
第2著者 所属(和/英) 東京都市大学 (略称: 東京都市大)
Tokyo City University (略称: Tokyo City Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2024-03-14 10:50:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 NLP 
資料番号 MSS2023-88, NLP2023-140 
巻番号(vol) vol.123 
号番号(no) no.427(MSS), no.428(NLP) 
ページ範囲 pp.83-86 
ページ数
発行日 2024-03-06 (MSS, NLP) 


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