Искусственный глаз: как научить сеть распознавать поддельные изображения

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что Vision Transformers способны эффективнее выявлять изображения, созданные искусственным интеллектом, если использовать информацию из разных уровней обработки.

☕️

Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.

Бесплатный Телеграм канал

Подход демонстрирует возможность бесшовной интеграции с различными предварительно обученными Vision Transformers, включая CLIP, MAE, SigLIP и DINOv2, обеспечивая стабильное повышение производительности и подтверждая эффективность полного использования априорных признаков для обнаружения изображений, созданных искусственным интеллектом, при этом более крупные модели, такие как CLIP ViT-L/14 и DINOv2-Large, демонстрируют превосходные результаты.

Анализ работы Vision Transformers и предложенный метод адаптивной агрегации слоев (MoLD) значительно повышают точность обнаружения изображений, сгенерированных GAN и диффузионными моделями.

Несмотря на широкое использование представлений, полученных из CLIP-ViT, в задачах обнаружения изображений, сгенерированных искусственным интеллектом, эффективность различных слоев Vision Transformer до сих пор исследовалась недостаточно. В работе ‘Rethinking the Use of Vision Transformers for AI-Generated Image Detection’ проведено систематическое изучение вклада слоев ViT, которое выявило, что более ранние слои обеспечивают более локализованные и обобщаемые признаки, зачастую превосходящие по производительности признаки из финального слоя. Предложенный новый адаптивный метод MoLD, динамически агрегирующий признаки из разных слоев ViT, значительно повышает точность обнаружения, обобщающую способность и устойчивость в реальных условиях. Возможно ли дальнейшее повышение эффективности обнаружения сгенерированных изображений за счет более тонкой настройки механизмов агрегации признаков и использования других архитектур Vision Transformer?

Растущая волна синтетических медиа

Современные генеративные модели, такие как диффузионные модели и генеративно-состязательные сети (GAN), демонстрируют беспрецедентный прогресс в создании синтетических изображений, неотличимых от фотографий, сделанных реальными камерами. Эти алгоритмы, используя глубокое обучение, способны генерировать изображения с высоким разрешением и детализацией, охватывая широкий спектр визуальных стилей и объектов. Процесс создания изображений больше не ограничивается физическими рамками, позволяя создавать контент, который ранее был невозможен или требовал огромных затрат времени и ресурсов. Такое стремительное развитие открывает новые возможности в областях искусства, дизайна и развлечений, но одновременно ставит серьезные вопросы о достоверности визуальной информации и необходимости разработки эффективных методов обнаружения подделок.

Бурное развитие технологий создания синтетического контента представляет серьезную угрозу для достоверности визуальной информации. Распространение реалистичных изображений, сгенерированных искусственным интеллектом, требует разработки надежных систем обнаружения, способных безошибочно определять их искусственное происхождение. Неспособность верифицировать подлинность визуального ряда ставит под вопрос доверие к фотографиям и видео, используемым в новостях, социальных сетях и других сферах жизни. В связи с этим, создание эффективных и устойчивых к обману алгоритмов, распознающих признаки машинной генерации, становится критически важной задачей для сохранения информационной безопасности и предотвращения манипуляций общественным мнением.

Существующие методы обнаружения синтетических изображений демонстрируют значительные трудности при обобщении на различные генеративные техники. Исследования показывают, что алгоритмы, эффективно выявляющие артефакты, созданные одной моделью — например, GAN — часто терпят неудачу при анализе изображений, сгенерированных диффузионными моделями или другими подходами. Эта неспособность к универсальности представляет собой критическую проблему, поскольку разнообразие генеративных моделей продолжает расти и совершенствоваться. Несмотря на прогресс в разработке детекторов, их эффективность сильно зависит от конкретной архитектуры генератора, что ограничивает их применимость в реальных сценариях, где источник изображения неизвестен. Необходимы более устойчивые и адаптивные методы, способные выявлять признаки синтетического происхождения независимо от используемой генеративной технологии, чтобы эффективно противостоять растущей угрозе дезинформации и манипуляций.

Анализ наиболее сложных для классификации изображений показал, что модель иногда ошибочно принимает сгенерированные изображения за настоящие и наоборот, при этом визуально эти ошибки не обнаруживаются.

Извлечение признаков с помощью CLIP и Vision Transformers

Модель CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) представляет собой мощный фреймворк для выравнивания изображений и текста, что позволяет эффективно извлекать признаки для задач обнаружения объектов. CLIP обучается на большом наборе пар «изображение-текст», что позволяет ему изучать общие представления для обоих типов данных. В процессе обучения модель максимизирует схожесть между представлениями изображения и соответствующего текстового описания, и минимизирует схожесть с другими описаниями. Полученные признаки, полученные из CLIP, могут быть использованы непосредственно в качестве входных данных для детекторов объектов, либо подвергнуты дополнительной обработке для повышения точности обнаружения. В отличие от традиционных подходов, требующих обучения отдельных моделей для обработки изображений и текста, CLIP позволяет использовать единое представление для обоих типов данных, упрощая процесс обучения и повышая обобщающую способность системы.

В основе CLIP лежит архитектура Vision Transformer (ViT), представляющая собой разновидность трансформеров, изначально разработанных для обработки естественного языка, адаптированную для работы с изображениями. ViT разбивает входное изображение на последовательность патчей фиксированного размера, которые затем обрабатываются как «токены» аналогично словам в текстовой последовательности. Эти патчи преобразуются в векторные представления с помощью линейной проекции и затем подаются на стандартные слои трансформера, включающие механизм самовнимания (self-attention). Использование самовнимания позволяет модели устанавливать связи между различными частями изображения, что обеспечивает эффективное извлечение признаков и позволяет модели улавливать глобальный контекст изображения. В отличие от традиционных сверточных нейронных сетей (CNN), ViT не использует сверточные слои, что позволяет снизить вычислительную сложность и повысить эффективность обработки изображений, особенно при работе с большими изображениями или большими наборами данных.

Анализ работы Vision Transformer (ViT) по слоям показывает, что различные слои вносят неодинаковый вклад в эффективность обнаружения объектов. Исследования выявили, что начальные слои, как правило, специализируются на извлечении низкоуровневых признаков, таких как края и текстуры, в то время как более глубокие слои отвечают за распознавание более сложных, семантических характеристик. Неравномерное распределение вклада различных слоев указывает на возможность оптимизации архитектуры ViT путем, например, выборочного использования слоев или применения различных стратегий обучения для каждого слоя, что может привести к повышению точности и снижению вычислительных затрат при решении задач обнаружения объектов.

Наш подход MoLD использует возможности предварительно обученной Vision Transformer, агрегируя эмбеддинги токенов [CLS] со всех слоев, и применяя легковесную сеть для получения послойных прогнозов, которые обрабатываются обучаемой классификационной головой, при этом ViT-бэкбон остается замороженным в процессе обучения.

MoLD: Смесь слоёв для повышения точности обнаружения

Метод MoLD (Mixture of Layers) для обнаружения изображений, сгенерированных искусственным интеллектом, использует информацию, полученную на различных слоях Vision Transformer (ViT). В основе подхода лежит агрегация признаков, полученных с каждого слоя ViT, с помощью сети управления, зависящей от входных данных. Эта сеть управления динамически определяет вклад каждого слоя в окончательное решение, позволяя модели адаптироваться к особенностям конкретного изображения и более эффективно выявлять признаки, характерные для синтетических артефактов. В отличие от традиционных подходов, использующих только выходные данные последнего слоя, MoLD использует информацию со всех слоев, что позволяет модели учитывать различные уровни абстракции и извлекать более полные и точные признаки.

Модель MoLD использует принцип смешения экспертов (Mixture of Experts), позволяя ей специализироваться на выявлении различных типов синтетических артефактов, возникающих при генерации изображений. В отличие от традиционных подходов, где все слои нейронной сети обрабатывают данные одинаково, MoLD динамически назначает веса различным слоям в зависимости от входного изображения. Это позволяет модели эффективно фокусироваться на конкретных признаках, характерных для определенных видов синтетических дефектов, таких как шумы, артефакты сжатия или несоответствия освещения, что повышает точность обнаружения и снижает количество ложных срабатываний.

Модель MoLD демонстрирует передовые результаты в обнаружении изображений, сгенерированных искусственным интеллектом, достигая средней точности до 99.5% на датасете ForenSynths и 98.2% на GenImage. Это достигается за счет динамического взвешивания вкладов каждого слоя нейронной сети, что позволяет модели адаптироваться к различным типам синтетических артефактов и повышать общую эффективность обнаружения. Высокие показатели точности подтверждают эффективность подхода динамического взвешивания в контексте задач выявления сгенерированного контента.

Анализ показывает, что для обнаружения сгенерированных изображений наилучшие результаты достигаются при использовании признаков из средних слоев предварительно обученной модели CLIP:ViT-L/14, поскольку оптимальная производительность варьируется в зависимости от набора данных.

Надёжность при разнообразных данных и аугментации

Оценка моделей машинного зрения на наборах данных, таких как GenImage и ForenSynths, имеет решающее значение для проверки их способности к обобщению. Эти наборы данных специально созданы для включения изображений, сгенерированных различными методами, включая GAN (Generative Adversarial Networks) и другие алгоритмы синтеза. Использование данных, полученных из разнообразных источников генерации, позволяет выявить уязвимости модели к артефактам или особенностям, характерным для конкретных методов генерации изображений. В отличие от оценки только на реальных данных, тестирование на синтетических и сгенерированных изображениях дает более полное представление об устойчивости модели к различным типам входных данных и ее способности к обобщению на новые, ранее не встречавшиеся изображения.

Методы увеличения данных, такие как CutMix и Jigsaw Puzzle, повышают устойчивость моделей к различным искажениям и изменениям входных данных. CutMix генерирует новые примеры путем смешивания частей изображений, что заставляет модель учиться распознавать объекты по их частям, а не по всему изображению целиком. Jigsaw Puzzle, в свою очередь, разбивает изображение на фрагменты и перемешивает их, требуя от модели восстановить исходное изображение, что способствует развитию способности к обобщению и устойчивости к неполным или искаженным данным. Использование этих методов позволяет модели адаптироваться к более широкому спектру вариаций во входных данных, улучшая ее производительность в реальных условиях.

В ходе тестирования на наборе данных GenImage-BigGAN, модель MoLD продемонстрировала улучшение на 8% по сравнению с базовыми методами. Данный результат указывает на более высокую устойчивость и эффективность MoLD в задачах, связанных с анализом и обработкой изображений, особенно в условиях, когда изображения могут быть подвержены различным искажениям или сгенерированы искусственным путем. Превышение показателя на 8% является значимым, подтверждая преимущества архитектуры и методов обучения, используемых в MoLD.

Предложенный метод демонстрирует устойчивость к различным помехам и изменениям размера обучающей выборки, что подтверждает его надежность в реальных условиях.

Будущее визуальной аутентификации

Способность надёжно выявлять изображения, созданные искусственным интеллектом, имеет далеко идущие последствия для борьбы с дезинформацией и предотвращения злонамеренного использования визуального контента. В эпоху, когда реалистичные подделки становятся всё более распространёнными, возможность достоверно отличать подлинные изображения от синтетических становится критически важной для поддержания доверия к визуальным источникам информации. Это особенно актуально в контексте политических кампаний, новостных репортажей и социальных сетей, где манипулирование изображениями может привести к серьезным последствиям, влияя на общественное мнение и подрывая демократические процессы. Разработка эффективных методов обнаружения сгенерированных ИИ изображений является необходимым шагом для защиты от распространения ложной информации и обеспечения информационной безопасности общества.

Исследования в области выявления искусственно созданных изображений всё чаще обращаются к анализу высокоуровневой семантики. Вместо фокусировки исключительно на пиксельных несоответствиях, современные модели стремятся понять смысловое содержание изображения и выявить логические нестыковки, которые могут указывать на его синтетическую природу. Например, алгоритм может оценить правдоподобность взаимодействия объектов на изображении, соответствие теней источникам света или общее соответствие сцены законам физики и здравому смыслу. Такой подход позволяет обнаруживать даже самые совершенные подделки, где визуальные артефакты минимальны, но семантическая целостность нарушена. Разработка моделей, способных к подобному анализу, представляется ключевым шагом в борьбе с дезинформацией и поддержании доверия к визуальному контенту.

Постоянное совершенствование надёжных методов обнаружения искусственно созданных изображений является критически важным для сохранения доверия к визуальному контенту и формирования более информированного общества. В эпоху повсеместного распространения цифровых технологий и стремительного развития генеративных моделей искусственного интеллекта, способность достоверно отличать реальные изображения от синтетических становится необходимым условием для предотвращения дезинформации и манипуляций. Разработка устойчивых к обходу алгоритмов, способных выявлять даже самые тонкие несоответствия в сгенерированных изображениях, имеет первостепенное значение для защиты от злоупотреблений и поддержания целостности информационного пространства. Без эффективных инструментов проверки подлинности визуальных данных, общественное доверие к новостям, социальным сетям и другим источникам информации может быть серьезно подорвано, что негативно скажется на функционировании демократических институтов и принятии обоснованных решений.

Анализ влияния семантических преобразований (CutMix и Jigsaw) показал, что более глубокие слои нейронной сети сильнее реагируют на эти изменения, что снижает точность выявления поддельных изображений, в то время как средние слои демонстрируют лучшую устойчивость и эффективность в решении этой задачи.

Исследование закономерностей в визуальных данных, представленное в данной работе, находит глубокий отклик в идеях, высказанных Ян ЛеКюном. Он однажды заметил: «Глубокое обучение — это, по сути, обучение представлению данных«. Подобно тому, как физик изучает сложную систему, разбирая её на составные части, авторы статьи предлагают подход к анализу Vision Transformers, используя информацию из различных слоев сети. Это позволяет выявить более полные и репрезентативные признаки, необходимые для точного определения, было ли изображение сгенерировано искусственным интеллектом, в частности, с использованием GAN или Diffusion Models. Использование адаптивной агрегации слоев (MoLD) является элегантным решением для извлечения максимальной пользы из этих многоуровневых представлений.

Куда двигаться дальше?

Представленные исследования указывают на любопытный парадокс: глубинное понимание изображения, закодированное в архитектуре Vision Transformer, не сосредотачивается исключительно на финальном слое. Напротив, агрегация признаков, полученных на различных уровнях обработки, демонстрирует существенное улучшение в задаче выявления искусственно сгенерированных изображений. Однако, эта адаптация, хоть и эффективна, оставляет открытым вопрос о принципиальной возможности создания универсального детектора, нечувствительного к эволюции генеративных моделей.

Наблюдаемая эффективность метода MoLD предполагает, что ключевым направлением является не просто извлечение признаков из разных слоев, а динамическая оценка их значимости в контексте конкретного изображения. Будущие исследования могут сосредоточиться на разработке более сложных механизмов взвешивания, учитывающих не только статистические характеристики признаков, но и их семантическую согласованность. Ошибки, неизбежно возникающие при классификации, следует рассматривать не как недостатки модели, а как указатели на пробелы в понимании тонкостей, присущих генеративным состязательным сетям и диффузионным моделям.

В конечном счете, задача выявления искусственно созданных изображений представляет собой не только техническую проблему, но и философский вызов. По мере совершенствования генеративных моделей, граница между «реальным» и «синтетическим» стирается, требуя от исследователей переосмысления критериев, определяющих подлинность визуальной информации. И, возможно, истинным успехом станет не создание идеального детектора, а развитие способности к критическому восприятию любого изображения.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.04969.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-07 14:10