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초록·키워드
Thanks to image generation models (e.g., DALL-E 2) that have shown high generation performance, the generated image data has been widely used in computer vision research, which looks natural from the human perspective. In this paper, we start from the assumption that the generated images may be unstable from the perspective of deep learning models. In particular, for the inpainting task of seamlessly restoring objects or areas in an image the inpainting model may not show the excellence on generated images. Through the experiments, we demonstrate the vulnerability of the inpainting model to the generated images, and present real and generated image classification framework for future seamless inpainting research.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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