RealStats：偽画像検出のための実画像のみを用いた統計的フレームワーク

要約

生成モデルの進化に伴い、AI生成画像の検知は重要課題である。既存手法は解釈可能性や分布の変化への堅牢性に課題があった。本研究は、学習不要で実画像分布との整合性を統計的に評価する「RealStats」を提案。複数の統計量をp値として統合し、実画像集団に対する解釈可能な確率スコアを提供する汎用的なフレームワークである。

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