柚子快報激活碼778899分享：AIGC生成圖像檢測

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AI生成圖像技術(shù)的進展與影響

技術(shù)進步：

視覺質(zhì)量與效率提升：近年來，AI生成圖像在視覺質(zhì)量、語義復(fù)雜度及運行時間效率上均實現(xiàn)了顯著飛躍。成本降低與普及：生成虛假圖像所需的專業(yè)知識和成本大幅下降，促使在線圖像生成平臺（如Midjourney、DALL·E）的興起，使得普通用戶也能輕松根據(jù)需求生成圖像。

平臺與工具發(fā)展：

Midjourney：作為熱門平臺，已迭代至5.2版本，提供付費服務(wù)。DALL·E：由OpenAI開發(fā)，用戶付費后可結(jié)合DALL·E 3、ChatGPT Plu版及企業(yè)版使用。微軟已將其整合至Bing聊天及Microsoft Edge瀏覽器。Stable Diffusion：Stability AI開源了v2.0、v2.1等版本，支持在線及本地計算，通過文字輸入生成高質(zhì)量圖像。中文支持平臺：Pixeling、wukong等平臺支持中文text-to-image功能。

社會影響與擔(dān)憂：

虛假信息傳播：AI圖像生成技術(shù)的普及加劇了虛假信息傳播的擔(dān)憂。

AIGC生成圖像檢測方法

[CNNSpot] CNN生成的圖像驚人地容易被識別...目前

CNNSpot提出了一種簡單而有效的偽造圖像檢測器。他們采用ResNet-50作為分類器，并觀察到包括JPEG壓縮和高斯模糊在內(nèi)的數(shù)據(jù)增強可以提高檢測器的泛化能力，這意味著檢測器可以很好地泛化到未見過的架構(gòu)、數(shù)據(jù)集和訓(xùn)練方法。

[GramNet] 野外偽造面部檢測中的全局紋理增強

GramNet觀察了偽造面部和真實面部之間的紋理差異?；谶@一觀察，他們旨在通過將全局紋理提取融入常見的ResNet結(jié)構(gòu)中，來提高檢測器的泛化能力和魯棒性。

[FreDect] 利用頻率分析進行深度偽造圖像識別

FreDect揭示了在頻率空間中，GAN生成的圖像會表現(xiàn)出嚴(yán)重的偽影，這些偽影很容易被識別?；谶@一分析，他們提出了偽造圖像的頻率異常，并從頻率域進行偽造圖像檢測。

[Fusing] 融合全局和局部特征以實現(xiàn)通用的AI合成圖像檢測

Fusing使用雙分支模型從整個圖像中提取全局空間信息，并從由新型補丁選擇模塊選擇的多個補丁中提取局部信息特征。全局和局部特征通過多頭注意力機制進行融合。然后，訓(xùn)練一個分類器來基于融合后的特征檢測偽造圖像。

[LNP] 通過真實圖像檢測生成圖像

LNP觀察到真實圖像的噪聲模式在頻率域中表現(xiàn)出相似的特征，而生成圖像的噪聲模式則截然不同。因此，它基于一個訓(xùn)練良好的去噪模型提取空間圖像的噪聲模式。然后，它從噪聲模式的頻率域中識別偽造圖像。

[LGrad] 基于梯度學(xué)習(xí)：GAN生成圖像檢測的通用偽影表示

LGrad提取了一個訓(xùn)練良好的圖像分類器獲得的梯度圖，作為GAN生成圖像的指紋。這種方法將數(shù)據(jù)依賴問題轉(zhuǎn)化為變換模型依賴問題。然后，它基于梯度圖進行二分類任務(wù)。

[UnivFD] 邁向跨生成模型的通用偽造圖像檢測器

UnivFD使用由大型預(yù)訓(xùn)練視覺-語言模型（CLIP:ViT-L/14）提取的特征空間來訓(xùn)練檢測器。大型預(yù)訓(xùn)練模型導(dǎo)致平滑的決策邊界，這提高了檢測器的泛化能力。

[DIRE] 用于擴散生成圖像檢測的DIRE

DIRE致力于識別由擴散模型生成的偽造圖像。他們觀察到擴散模型可以近似重建擴散生成的圖像，而真實圖像則不能?；谶@一觀察，他們利用預(yù)訓(xùn)練擴散模型對輸入圖像及其重建圖像之間的誤差作為指紋。

[PatchCraft (RPTC)]?PatchCraft：探索紋理補丁以實現(xiàn)高效的AI生成圖像檢測

PatchCraft利用圖像中豐富紋理區(qū)域和貧乏紋理區(qū)域之間的像素間相關(guān)性對比。豐富紋理區(qū)域中的像素表現(xiàn)出比貧乏紋理區(qū)域中的像素更顯著的波動?；谶@一原理，我們將圖像分成多個補丁，并將它們重建為兩幅圖像，分別包含豐富紋理補丁和貧乏紋理補丁。隨后，我們提取豐富紋理區(qū)域和貧乏紋理區(qū)域之間的像素間相關(guān)性差異特征。這一特征作為跨不同生成模型的AI生成圖像取證的通用指紋。

評估數(shù)據(jù)

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