【技術検証】Gemini 2.5 Flash × C2PA × 複数モデルで構築する「堅牢なAI画像真贋判定システム」のアーキテクチャ

この記事は、Zenn GenAIからのもので、AI画像真贋判定システムのアーキテクチャを詳細に説明しています。人間が作成した画像とAIが生成した画像を区別するという、増大する課題に取り組んでいます。著者は、「目には目を」というアプローチを提案し、AIを使用してAI生成コンテンツを検出します。 「Evidence Lens」というシステムは、安定性と信頼性を確保するために、Gemini 2.5 Flash、C2PA（コンテンツ認証イニシアチブ）、および複数のモデルを活用しています。この記事では、モデルの選択、データ処理、検証メカニズムなど、システムの設計の技術的な側面を掘り下げている可能性があります。 C2PAに焦点を当てていることは、ディープフェイクや誤った情報に対抗するために、検証可能な資格情報と出所追跡を重視していることを示唆しています。複数のモデルを使用することは、敵対的な攻撃に対する精度と堅牢性を向上させることを目的としている可能性があります。

• •AIを使用して画像の信頼性を検証できる。
• •システムはGemini 2.5 Flash、C2PA、および複数のモデルを使用する。
• •目標は、堅牢で信頼性の高い画像検証システムを作成することです。