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Learning to Disentangle GAN Fingerprint for Fake Image Attribution -…
Learning to Disentangle GAN Fingerprint for Fake Image Attribution
Abstract
将GAN指纹解耦
Introduction
相关工作
将噪声作为指纹
分为模型指纹和图像指纹
频域
当前问题
如何将GAN指纹可视化
如何不受内容影响，就是如何更精确提取GAN指纹
论文实现
论文实现目标
创建一个内容无关的表示，用于识别伪造图像的来源。这个表示可以帮助我们确定图像是否来自特定的GAN。
将GAN指纹从图像中分离
具体实现
a discriminator D
通过监督处理带有指纹的非原图像，使学到的指纹信息既与图像内容无关又具有区分性。
an auxiliary classifier C
a generator G
serves as a fingerprint extractor
将从G提取的指纹与真实图像重叠，从而创建一个带有指纹的图像，用于训练D和C
这篇论文认为GAN指纹受到的主要影响
层的结构
层的组合