AI 생성 이미지 탐지기의 전역적 아티팩트 과의존: 인페인팅 교환을 통한 증거
AI-Generated Image Detectors Overrely on Global Artifacts: Evidence from Inpainting Exchange
January 30, 2026
저자: Elif Nebioglu, Emirhan Bilgiç, Adrian Popescu
cs.AI
초록
최신 딥러닝 기반 이미지 인페인팅은 사실적인 지역적 이미지 조작을 가능하게 하여 신뢰할 수 있는 탐지에 중요한 과제를 제기합니다. 그러나 우리는 현재 탐지기들이 주로 지역적으로 합성된 콘텐츠보다는 인페인팅의 부작용으로 나타나는 전역적 아티팩트에 의존한다는 점을 관찰했습니다. 우리는 VAE 기반 복원이 비편집 영역을 포함한 이미지 전체에 걸쳐 미세하지만 광범위한 스펙트럼 이동을 유발하기 때문에 이러한 현상이 발생함을 보여줍니다. 이 효과를 분리하기 위해 우리는 편집 영역 밖의 원본 픽셀을 복원하면서 모든 합성된 콘텐츠는 보존하는 Inpainting Exchange(INP-X) 연산을 소개합니다. 우리는 이 현상을 평가하기 위해 실제, 인페인팅된, 교환된 이미지를 포함하는 90K 규모의 테스트 데이터셋을 구축했습니다. 이러한 개입 하에서 상용 탐지기를 포함한 사전 훈련된 최첨단 탐지기들의 정확도는 극적으로 하락하며(예: 91%에서 55%로), 종종 우수준에 근접하는 모습을 보입니다. 우리는 VAE 정보 병목 현상으로 인한 고주파수 감쇠와 이 행동을 연결하는 이론적 분석을 제공합니다. 우리의 연구 결과는 콘텐츠 인식 탐지의 필요성을 강조합니다. 실제로, 우리의 데이터셋으로 훈련하면 표준 인페인팅 데이터보다 더 나은 일반화 성능과 지역화 정확도를 얻을 수 있습니다. 우리의 데이터셋과 코드는 https://github.com/emirhanbilgic/INP-X 에서 공개되어 있습니다.
English
Modern deep learning-based inpainting enables realistic local image manipulation, raising critical challenges for reliable detection. However, we observe that current detectors primarily rely on global artifacts that appear as inpainting side effects, rather than on locally synthesized content. We show that this behavior occurs because VAE-based reconstruction induces a subtle but pervasive spectral shift across the entire image, including unedited regions. To isolate this effect, we introduce Inpainting Exchange (INP-X), an operation that restores original pixels outside the edited region while preserving all synthesized content. We create a 90K test dataset including real, inpainted, and exchanged images to evaluate this phenomenon. Under this intervention, pretrained state-of-the-art detectors, including commercial ones, exhibit a dramatic drop in accuracy (e.g., from 91\% to 55\%), frequently approaching chance level. We provide a theoretical analysis linking this behavior to high-frequency attenuation caused by VAE information bottlenecks. Our findings highlight the need for content-aware detection. Indeed, training on our dataset yields better generalization and localization than standard inpainting. Our dataset and code are publicly available at https://github.com/emirhanbilgic/INP-X.