Bildteknik är ett allt mer relevant problem, eftersom det potentiellt kan hantera online-desinformationskampanjer och mildra problematiska aspekter av sociala medier. Av särskilt intresse, med tanke på de senaste framgångarna, är upptäckten av bilder som producerats av Generativa Adversarial Networks (GNS), t.ex. "Deepfakes". Genomslagsrika stora utbildningsset och omfattande datorresurser, nyligen arbete har visat att GANs kan utbildas för att generera syntetiska bilder som (på vissa sätt) är oskiljaktiga från verkliga bilder. Vi analyserar strukturen i det genererande nätverket av en populär GAN implementation [7], och visar att nätverkets behandling av färg skiljer sig markant från en riktig kamera på två sätt. Vi visar vidare att dessa två signaler kan användas för att skilja GAN-genererade bilder från kamerabilder, vilket visar på effektiv diskriminering mellan GAN-bilder och verkliga kamerabilder som används för att träna GAN.
Verket REF analyserade också färgskillnaden mellan GAN-bilder och riktiga bilder.
Detecting GAN-generated Imagery using Color Cues
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}