双分支AI图像检测器

跨生成器稳健

通过全局与局部痕迹的互补融合，在未见过的新生成模型上保持检测可靠性。

Xu, Qiang · Jiang, Xinghao · Sun, Tangfeng · Wang, Hao · Meng, Laijin · Hong, Yan

Information Fusion 2024

技术优势

跨生成器泛化

由于提取的是与生成器无关的深度痕迹表示，检测器在未见过的生成模型上仍能保持高性能。

全局与局部特征互补

双分支交互式特征融合模块重塑特征向量为交互矩阵，促进全局与低级特征间的互补信息捕获。

注意力增强痕迹提取

基于注意力的MobileViT模块和通道-空间注意力块增强了全局和低层痕迹表示的学习。

应用场景

• 内容真实性验证：自动筛查上传图像是否为AI生成，保证平台内容的真实性和原创性。
• 深度伪造检测：识别由生成模型产生的伪造内容，防范深度伪造滥用。
• 多媒体取证：为多媒体取证提供可靠的AI生成图像检测工具。
• 虚假信息治理：检测AI生成的虚假图像，辅助虚假信息治理。