Jul, 2019

GAN 伪图像中伪造物的检测和模拟

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TL;DR本文提出了一个可以模拟多个流行 GAN 模型的 GAN 模拟器 AutoGAN，并基于频域的特性提出了一种分类器模型，从而即使在自主学习时无法看到目标 GAN 模型生成的假图像，也可以在检测流行 GAN 模型生成的假图像方面实现最先进的表现。
发现论文，激发创造
  • 光谱分布感知图像生成

    本文提出使用谱鉴别器按照真实数据的频率分布生成图像，以解决当前深度生成模型中图像易被识别的问题。谱鉴别器具有轻量、模块化等特点，可以有效改进生成图片的频谱，提升模型性能。

    Dec, 2020

  • 生成模型的频率偏差

    该研究通过对生成对抗网络的结构进行分析，提出了一些关于频率偏差和高频伪影的新发现，并尝试分析了一些现有的提高生成质量的方法，但没有实现完美的改进。最后，该研究建议，提升鉴别器的质量将是解决频率伪影问题的关键。

    Nov, 2021

  • 探讨生成对抗网络产生的面部图像频谱的异步性

    本文提出了一种基于异步频率谱的方法，对生成对抗网络（GAN）的合成图像进行识别和检测，并在不同领域之间进行了验证。

    Dec, 2021

  • 让真实图像作为判断者，发现由生成模型合成的假图像

    通过学习真实图像的自然特征，利用监督对比学习的方法，我们的研究提出了一种探测器，针对虚假图像中的伪像纹理的变化进行检测，并在广泛的实验证明了其在未知伪造技术的泛化和对不同变换的鲁棒性方面的显著优势。

    Mar, 2024

  • 利用频率分析进行深度虚假图像识别

    通过对生成对抗性网络的频域进行分析，我们发现生成的 Deep fake images 在这一领域会展现出一些严重的瑕疵，通过这些瑕疵可以自动识别出 deep fake images， 超越了现有的最先进方法。

    Mar, 2020

  • 合成图像的有趣特性：从生成对抗网络到扩散模型

    本研究通过对各种不同类型图像生成器的系统研究，探寻真实与虚假图像之间最具法医学意义的特征，发现合成图像中出现了可见的傅里叶域信号缺陷，以及自相关中出现的异常规律图案，并且当用于训练模型的数据集缺乏足够的多样性时，其偏见会转移到生成的图像中，观察了人造图像与真实图像之间较高频率信号内容的显著差异。

    Apr, 2023

  • 深度网络生成的图像中的傅里叶频谱偏差

    通过对高频傅里叶模式的分析，我们提出了一种基于图像频谱的检测方法，能够在 5000 张图像的数据集上实现高达 99.2% 的准确分类，并建议一种修改高频属性的方法以模拟真实图像。

    Nov, 2019

  • 通过学习发现伪影的自监督特征学习

    本文提出了一种基于对抗训练的自监督学习方法，旨在通过生成带有合成人工干扰的图片来训练鉴别器网络，进而提取其中间层次的特征用于其他数据领域和任务的迁移学习。实验表明，本方法能够显著提高图片生成和判别的性能表现。

    Jun, 2018

  • 通向通用 GAN 图像检测

    提出了一种基于对比学习范式和有限子采样架构的 GAN 图像检测器，可以提供好的通用性和抗干扰能力，能在具有挑战性的条件下保证良好的泛化能力。

    Dec, 2021

  • TequilaGAN: 如何轻松鉴别 GAN 样本

    本文介绍了基于统计分析和数据特征提取以及学习真实数据形式规范的方法来识别利用生成对抗网络生成的虚假样本，并且发现这种虚假样本有一个可用于鉴别的普遍特征，最终在 MNIST、CIFAR10、音乐和语音数据上进行了实验验证。

    Jul, 2018