HiMix：階層的アーティファクト対応Mixupによる汎用的な合成画像検出
arXiv cs.CV / 2026/5/1
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要点
- この論文では、現実的かつ多様な合成画像生成に対する汎用的な合成画像検出（SID）を改善するHiMixという統一フレームワークを提案している。
- HiMixは、Mixup-driven Distributional Augmentation（MDA）により、実画像と偽画像の間の連続的な移行サンプルを作ることで、低信頼度領域のカバー範囲を広げて一般化を高める。
- ピクセル単位のmixupで意味を滑らかに摂動させ、生成器ごとに異なる低レベルのアーティファクトへの感度を高めることを狙っている。
- Hierarchical Artifact-aware Representation（HAR）モジュールは、クロスレイヤ統合と粗いから細かい段階への特徴融合によって、グローバルおよびローカルの両方からアーティファクト情報を集約する。
- 複数のベンチマークで、未知の改ざんに対する一般化を改善する「よく分離したロジット」を含め、最先端の性能が示されている。
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