通过指纹域数据增强的通用GAN生成图像检测
计算机视觉与模式识别
2023-04-11 v2
摘要
本工作中，我们研究通过在指纹域进行数据增强来提升GAN生成图像检测器的泛化能力。具体而言，我们首先使用基于自编码器的GAN指纹提取器分离GAN生成图像的指纹与内容，随后对指纹进行随机扰动。然后将原始指纹替换为扰动后的指纹并加回原始内容，以生成视觉上不变但具有不同指纹的图像。扰动图像能成功模仿由不同GAN生成的图像，从而提升检测器的泛化能力，这通过频谱可视化得到证明。据我们所知，我们首个在指纹域进行数据增强。我们的工作探索了不同于以往空间与频域增强的新颖前景。大量跨GAN实验表明，相较于最先进方法，我们的方法在检测未知GAN生成的伪造图像方面具有有效性。
引用
@article{arxiv.2212.13466,
title = {General GAN-generated image detection by data augmentation in fingerprint domain},
author = {Huaming Wang and Jianwei Fei and Yunshu Dai and Lingyun Leng and Zhihua Xia},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.13466},
year = {2023}
}