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合成人脸图像检测：准确性，鲁棒性，泛化性
探索合成人脸图像检测的实验研究。我们收集了一个称为 FF5 的数据集，包括近期的扩散模型，发现一个简单的模型在区分合成和真实图像方面能够达到近乎完美的准确率。该模型通过使用数据增强来处理常见的图像失真（降低分辨率、压缩）。此外，我们通过简单
PDF11 days ago
功能而非错误：测量图像生成器中的创造力流动性
通过实验测量 “提示解释的流动性” 的一个方面，本研究试图定义并定量衡量人工智能中的创造行为，研究 AI 生成的图像是否展现出艺术家所表现的同一类型的 “创造性”。
PDFa month ago
跨域图像检索的多模态方法
使用多模态语言 - 视觉架构的新颖标题匹配方法能够在跨域图像检索中实现最先进的性能表现，尤其在与人工智能生成的图像一起进行测试时。
PDF3 months ago
BSPA：探索图像生成器的黑盒隐秘提示攻击
通过黑盒 API，利用万能和可迁移的提示来提高图像生成器的安全性，并建立了一个自动提示工具和一个全面的提示攻击数据集，以探究各种黑盒模型的安全漏洞。
PDF4 months ago
利用优化实现对图像水印的自适应攻击
使用水印技术可以标记生成内容并通过隐藏信息检测其真实性，我们通过定义目标函数并将自适应攻击作为优化问题来解决水印算法的鲁棒性评估问题，研究发现可在图像质量几乎不降低的情况下破解所有五种受测水印方法，强调了对适应性、可学习的攻击者进行更严格的
PDF9 months ago
SDXL：提高高分辨率图像合成的潜在扩散模型
SDXL 是一种潜在扩散模型，用于文本到图像的合成，其使用更大的 UNet 骨干网络以及多重新颖的调制方式和改进模型，且其结果竞争力与黑箱最先进的图像生成器相比具有显著提高。
PDFa year ago
AI 的治理、由 AI 治理、为 AI 治理
人工智能技术快速发展，已经在艺术创作、文字生成和编程等多个领域带来深刻变革，然而，智能技术的出现也在挑战人类的治理能力以及智能技术自身的治理问题。本文基于机器学习算法，通过分析人类治理人工智能的方式，探讨了人工智能接管人类的可能性，提出了人
PDFa year ago
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，
PDFa year ago