AIGC时代，人人都可以使用Midjourney、Stable Diffusion等AI产品生成高质量图片，其逼真程度肉眼难以区分真假。这种虚假照片有时会对社会产生不良影响，例如，生成公众人物不雅图片用于散播谣言；合成虚假图片用于金融欺诈，造成信任危机等。

因此，华为诺亚方舟实验室开源了百万量级的GenImage数据集，帮助企业、开发者快速构建区分AI生成的图像和真实图像的检测器和评估工具，致力于构建AIGC时代的ImageNet。

开源地址：https://github.com/GenImage-Dataset/GenImage

论文：https://arxiv.org/abs/2306.08571

项目主页：https://genimage-dataset.github.io/

GenImage主要优点

1）大量图像，包括超过一百万对 AI 生成的假图像和收集的真实图像。

2）丰富的图像内容，涵盖广泛的1000类图像。

3) 最先进的生成器，Midjourney、Stable Diffusion、ADM、GLIDE、Wukong、VQDM等，利用先进的扩散模型和 GAN 合成图像。

上述优点使得在GenImage 上训练的检测器能够经过全面的评估，并表现出对不同图像的强大适用性。

华为团队对数据集进行了全面分析，并提出了两个任务来评估类似于真实场景的检测方法。交叉生成器：检测器在一种生成器生成的数据上训练，在其他生成器生成的数据上验证。这个任务目的是考察检测器在不同生成器上的泛化能力。

退化图像识别：检测器需要对于低分辨率，模糊和压缩图像进行识别。这个任务主要考察检测器在真实条件（如互联网上传播）中面对低质量图像时的泛化问题。

数据集介绍

过去开源界也推出了一些数据集，主要有三个特点。第一数据规模小，第二都是基于GAN的，第三是局限于人脸数据。随着时间推移，数据规模慢慢地在增加，生成器也从GAN时代过渡到Diffusion时代，数据的范围也在增加。

但是一个大规模以Diffusion模型为主，涵盖各类通用图像的数据集仍然是缺失的。

基于此，华为团队提出一个对标imagenet的genimage数据集。真实的图片采用了ImageNet。

虚假的图片采用ImageNet的标签进行生成。华为团队利用了八个先进的生成器来生成，分别是Midjourney,
Stable Diffusion V1.4, Stable Diffusion V1.5, ADM, GLIDE, Wukong，VQDM和BigGAN。

这些生成器生成的图片总数基本与真实图片一致。每个生成器生成的图片数量也基本一致。每一类生成的图片数量基本一致。

实验结果

华为团队做了一些实验来考察这个数据集。他们发现在某个生成器上训练的ResNet-50模型在其他的测试准确率会明显降低。

然而在真实情况下华为团队难以得知遇到的图像的生成器是什么。因此检测器对于不同生成器生成图片的泛化能力很重要。

华为团队对比了现有方法在Stable Diffusion V1.4上训练，然后在各种生成器上测试的结果，也评测了各种生成器上训练，然后在各种生成器上测试的结果。

Testing Subset那一列中的每一个数据点，都是在八个生成器上训练，然后在一个生成器上测试得到的平均结果。然后华为团队将这些测试集上的结果平均，得到最右侧的平均结果。

华为团队对测试集进行退化处理，采用不同参数下的低分辨率，JPEG压缩和高斯模糊，评测结果如下

那么采集这么多数据是不是有用呢？华为团队做了相关实验，证明通过提升数据类比和每类的图片数量是可以提高性能。

针对GenImage数据集对于不同图片的泛化能力，华为团队发现他对于人脸和艺术类图片也能达到很好的效果。

未来展望

随着AI生成图片能力的不断提升，对于AI生成的图片实现有效检测的需求将会越来越迫切。本数据集致力于为真实环境下的生成图片检测提供有效训练数据。

华为团队使用ResNet-50在本数据集中训练，然后在真实推文中进行检测。如下图，ResNet-50能够有效识别真图和假图。

这个结果证明了GenIamge可以用于训练模型以判别真实世界的虚假信息。华为团队认为，该领域未来值得努力的方向是不断提升检测器在GenImage数据集上的准确率，并进而提升其在真实世界面对虚假信息的能力。

真实图片

AI生成虚假图片

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