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초록·키워드
생성형 인공지능의 확산으로 고품질 합성 이미지가 다양한 환경에서 생성되고 있으며, 이에 따라 AI 생성 이미지 탐지 기술의 중요성이 빠르게 증가하고 있다. 그러나 기존 탐지 모델은 학습에 사용된 생성 도메인에서는 높은 성능을 보이더라도 학습에 포함되지 않은 새로운 생성 도메인에서는 일반화 성능이 크게 저하되는 문제가 있다. 본 논문에서는 비전 트랜스포머(Vision Transformer) 기반 중간 레이어 임베딩을 활용하여 생성 이미지 탐지기를 구성하고, 학습 데이터의 도메인 구성이 일반화 성능에 미치는 영향을 분석한다. 본 연구는 생성 이미지 탐지에서 특징 추출기나 분류기 선택뿐만 아니라 학습 데이터셋의 도메인 구성이 일반화 성능의 핵심 요인이 될 수 있음을 분석하기 위한 기초 연구로서 의의를 가진다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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