[3Win5] ポスターセッション3

[3Win5-46] 拡散モデル生成画像の検出における局所領域への注目の有効性の検討

〇大和田 拓海¹、神野 健哉¹ (1.東京都市大学)

キーワード：拡散モデル、AI生成画像、CNN

近年、拡散モデルを用いた画像生成技術は急速に発展しており、その柔軟性・写実性・簡易性の高さから、フェイクニュースなどの倫理的問題を引き起こしている。こうした画像を検出する従来手法では、高解像度化された生成画像の全体に対し、計算負荷の高いニューラルネットワークを用いた判別を行う必要がある。しかし我々の先行研究では、画像を分割した局所領域に着目することで、より高精度かつ軽量な検出が可能であることが明らかとなった。本研究では、このような検出手法が何故有効なのかを検討し、拡散モデルによって生成された画像の特徴を詳細に調査する。