猫眼电影记者 王新光 报道首次登录送91元红包

腾讯优图 投稿量子位 | 公众号 QbitAI

在AIGC技术飞速发展的背景下，只需一行简单的prompt就可生成高逼真内容，然而，这一技术进步也带来了严重的安全隐患：虚假新闻、身份欺诈、版权侵犯等问题日益突出。AI生成图像检测也成为了AIGC时代的基础安全能力。

然而在实际应用中， 存在一个“尴尬”现象：检测器往往在“考场”（公开基准数据集）上分数耀眼，一旦换到“战场”（全新模型或数据分布），性能会大幅下降。

近日，腾讯优图实验室联合华东理工大学、北京大学等研究团队在A生成图像检测（AI-Generated Image Detection）泛化问题上展开研究，提出Dual Data Alignment（双重数据对齐，DDA）方法，从数据层面系统性抑制“偏差特征”，显著提升检测器在跨模型、跨数据域场景下的泛化能力。

目前，相关论文《Dual Data Alignment Makes AI-Generated Image Detector Easier Generalizable》已被NeurIPS 2025接收为Spotlight（录取率 Top 3.2%）。

发现：AI图像检测器其实只是在“识别训练集”

研究团队认为问题的根源可能在于训练数据本身的构造方式，使得检测器并没有真正学会区分真假的本质特征，而是“走了捷径”，依赖于一些与真伪本身无关的“偏差特征”（Biased Features）来做出判断。

这些偏差特征是真实图像与AI生成图像在训练数据收集过程中产生的系统性差异。具体来说：

真实图像：来源渠道复杂，清晰度与画质参差不齐；分辨率分布分散；几乎都以JPEG 格式存储，并带有不同程度的压缩痕迹。AI生成图像：呈现出高度统一的模式，分辨率常集中在256×256、512×512、1024×1024等固定档位；并且大多以PNG等无损格式存储；画面干净，没有明显压缩痕迹。

在这样的数据构成下，检测模型可能会去学习“投机策略”，例如PNG≈假图，JPEG≈真图。这种“捷径”可以在某些标准测试集（如GenImage）上甚至可以达到100%的检测准确率，然而一旦对AI生成的PNG图像进行简单的JPEG压缩，使其在格式和压缩痕迹上接近真实图像，这类检测器的性能就会出现“断崖式下跌”。

对比真实图像和AI生成图像，两者可能存在格式偏差、语义偏差和尺寸偏差：

解法和思路

针对这一问题，研究团队认为如果数据本身带有系统性偏差，模型设计的再复杂也难免“学偏”。因此提出了DDA（双重数据对齐，Dual Data Alignment） 方法，通过重构和对齐训练数据来消除偏差。其核心操作分为三步：

像素域对齐（Pixel Alignment）

使用VAE（变分自编码器）技术对每一张真实图像进行重建，得到一张内容一致、分辨率统一的AI生成图像。这一步操作消除了内容和分辨率上的偏差。

频率域对齐（Frequency Alignment）

仅仅像素域对齐是不够的，由于真实图像大多经过JPEG压缩，其高频信息（细节纹理）是受损的；而VAE在重建图像时，反而会“补全”这些细节，创造出比真实图像更丰富的高频信息，这本身又成了一种新的偏差。

△可视化对比真实图像（JPEG75）和AI生成图像（PNG）的高频分量

实验也证实了这一点：当研究者将一幅重建图像中“完美”的高频部分，替换为真实图像中“受损”的高频部分后，检测器对VAE重建图的检出率会大幅下降。

△对比VAE重建图和VAE重建图（高频分量对齐真实图像）的检出率

因此，关键的第二步是对重建图执行与真实图完全相同的JPEG压缩，使得两类图像在频率域上对齐。

最后采用Mixup将真实图像与经过对齐的生成图像在像素层面进行混合，进一步增强真图和假图的对齐程度。

经过上述步骤，就能得到一组在像素和频率特征上都高度一致的“真/假”数据集，促进模型学习更泛化的“区分真假”的特征。

实验效果

传统的学术评测往往是为每个Benchmark单独训练一个检测器评估。这种评测方式与真实应用场景不符。

为了更真实地检验方法的泛化能力，研究团队提出了一种严格的评测准则：只训练一个通用模型，然后用它直接在所有未知的、跨域的测试集上评估。

在这一严格的评测标准下，DDA（基于COCO数据重建）实验效果如下。

综合表现：在一个包含11个不同Benchmark的全面测试中，DDA在其中 10个 上取得了领先表现。安全下限（min-ACC）：对于安全产品而言，决定短板的“最差表现”往往比平均分更重要。在衡量模型最差表现的min-ACC指标上，DDA比第二名高出了27.5个百分点。In-the-wild测试：在公认高难度的真实场景“In-the-wild”数据集Chameleon上，检测准确率达到82.4%。跨架构泛化：DDA训练的模型不仅能检测主流的Diffusion模型生成的图像，其学到的本质特征还能有效泛化至GAN和自回归模型等完全不同，甚至没有用到VAE的生成架构。

无偏的训练数据助力泛化性提升

在AI生成图像日益逼真的今天，如何准确识别“真”与“假”变得尤为关键。

但AIGC检测模型的泛化性问题，有时并不需要设计复杂的模型结构，而是需要回归数据本身，从源头消除那些看似微小却足以致命的“偏见”。

“双重数据对齐”提供了一个新的技术思路，通过提供更“高质量”的数据，迫使这些模型最终学习正确的知识，并专注于真正重要的特征，从而获得更强的泛化能力。

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2505.14359GitHub：https://github.com/roy-ch/Dual-Data-Alignment

  时事1：世界杯买球

  12月24日,拉萨海关助力拉萨首批有机青稞出口香港,公告称，依据《中华人民共和国证券法》的有关规定，对李国杰短线交易中科曙光股票行为进行了立案调查、审理，并依法向当事人告知作出行政处罚的事实、理由、依据及当事人依法享有的权利，当事人未提出陈述、申辩意见，也未要求听证。本案现已调查、审理终结。,苹果世界杯投注软件。

  12月24日,安徽今年国内旅游花费预计突破万亿元,但他同时提示称，尽管理论上“取不取消公摊面积和房价没有必然的联系”，但在目前的市场条件下，价格调高面临一定的压力。,365体育直播软件网站,欧宝娱乐官网进入,易博体育app下载。

  时事2：葡京会官网下载

  12月24日,2025北京策展人推介活动共探博物馆策展新路径,“相比经济发展取得的亮眼成绩和一些兄弟省市高教实力，高等教育被外界视为浙江发展的短板。”用当地媒体的话说，作为经济强省，浙江补短板的心情比以往任何时候都迫切。,街机棋牌游戏,手机游戏打鱼app,试玩账号MG网址。

  12月24日,建设三大中心，天津“十五五”打出“别样”金融牌,鸿蒙的快速成长与发展，不只是一家企业的成果，更是中国科技产业在关键领域自主创新、自力更生的一个缩影。此次盛典，让我们看到了国产操作系统发展背后，那股源自千行百业、万千开发者的的磅礴力量。无数个“我”汇聚，便成了“我们”，“聚是一团火，散是满天星”是无数鸿蒙合伙人最真实的写照。,ManBetx2022世界杯,欧洲杯比赛时间,cbin网站。

  时事3：美高梅注册网址

  12月24日,欧美同学会第四届“双创”大赛收官 第五届大赛同步启幕,刘树林的任期时间较短，源于2017年信达财险更换实际控制人，更名为国任保险，而原来大股东中国信达所委派的高管均将更换。,欧宝app最新,金牌娱乐官网,mg网址。

  12月24日,川菜“守艺人”徐孝洪：以厨为媒 让川味香飘海内外,记者通过天眼查工商信息公示系统查询，发现汪争猛、汪绪良、赵和梅名下均有个体工商信息，“个体工商企业”均成立于2012年6月1日，经营范围均为“油茶种植”。,网络买球app,mg国际新网站,雷竞技网站。

  时事4：世界杯官方网上投注

  12月24日,足不出沪赏卢浮宫珍品 “图案的奇迹”大展登陆浦东美术馆,次月，福建省招商引资工作领导小组第一次会议在福州召开，福建省委常委、常务副省长郭宁宁出席会议并讲话。会议要求，要突出优质服务招商，加大优化营商环境力度，构建亲清政商关系，让项目引得进、留得住、发展好。,以前有个捕鱼大亨呢,永乐国际网站多少,贝投体育app。

  12月24日,菏泽鲁西新区：“土台子”唱活移风易俗,村民们担心这些工商身份被用于非法用途，遂向乡、镇、县有关部门反映，向镇派出所、县公安局报案。,电竞赌猜,世界杯买球官网平台,澳门皇冠官网网站。