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#194
summarized by : Hirokatsu Kataoka
どんな論文か？
生成画像と実画像はノイズ分布が異なるという仮説から、実画像を解析することにより生成画像を検出することに挑戦した論文。フェイク画像検出等の場面にて活用可能。
新規性
実画像のノイズを解析して、シンプルな識別器のみで生成（フェイク）画像を検出することに成功した。添付画像は提案手法であるLearned Noise Patterns（LNP）を示した例。実画像と生成画像のパターンは所々異なることを示しており、生成画像はGrid Effectがあると主張。
結果
GAN（CycleGAN, StarGAN, GauGAN, BigGAN, ProGAN,StyleGAN1/2）やFlow（HiSD, Glow）ベースの画像生成手法における生成画像検出を実施した。手法が異なっても、ノイズパターンの有無で平均92.5@F1-Scoreの検出を実現した。場合によっては100@F1-Scoreを達成している。
その他（なぜ通ったか？等）
GitHub: https://github.com/Tangsenghenshou/Detecting-Generated-Images-by-Real-Images
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