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저자정보
권명준 (한국과학기술원) 이원준 (한국과학기술원) 김영헌 (한국과학기술원) 김창익 (한국과학기술원)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
2,187 - 2,190 (4page)

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Recent advancements in generative AI have simplified the synthesis of desired images, benefiting fields like film production and game development. However, these sophisticated synthetic images are increasingly used as evidence in fake news, posing a social issue and necessitating research into synthetic image detection. This paper explores using ensemble methods with pre-trained feature spaces of large-scale vision-language models for detection. We test three types of ensembles to determine if they can improve generalization performance in synthetic image detection over individual models. Our results demonstrate that ensembles employing parallel linear probing techniques can exceed the performance of the best standalone models.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
참고문헌

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