猫眼电影记者 李素妍 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：贝博app体育官方下载

  12月27日,湖北省博物馆创意美食“出圈” 游客尝鲜“漂亮饭”,自2022年所罗门群岛与北京签署双边安全合作框架协议以来，美国及其地区盟友澳大利亚和新西兰一直对所谓中国在该地区“建立海军基地的野心”表示所谓“关心”。中国外交部就此事曾表示，中所安全合作不针对任何第三方。,贝博官方app下载地址。

  12月27日,受权发布丨全国人民代表大会常务委员会免职名单,二、广义财政政策方面，要扩大支出、实现全年预算支出增长目标，不拖累GDP增长。,888真人在线官网,188bet官方网站,国际象棋真人模拟赛。

  时事2：娱乐百家乐现金

  12月27日,2025热词看中国经济⑧丨湾区经济,面对行业转型，北京人寿提出了颇具前瞻性的“保险+康养”双轮驱动战略，并推出了“首善人家”服务品牌，试图构建“医、康、养、保”生态体系。公司通过轻资产合作模式，快速挂牌了多家康养机构，并推出旅居卡等产品，取得了一定的保费带动效果。这一战略瞄准了老龄化社会的巨大需求，方向正确。,百家乐球法,188体育注册在线平台,英亚国际下载。

  12月27日,海南实现船舶证书文书“一件事一次办” 服务自贸港航运业,富兰克林投顾认为，部分投资人担心AI驱动的“泡沫”将发生。“泡沫”通常有三个特征，即投机性需求、估值过高、过度承担财务风险，这些特征均在1990年代末期十分明显，但目前大多不存在。,哪里玩pg电子游戏,天博app正规吗,云顶娱乐网页版手机登陆。

  时事3：千亿官网

  12月27日,海南产经新观察：“高效办成一件事”促政务服务跃升,国际清算银行（BIS），被称为“央行的央行”，虽然不直接运营金库，但提供关键的黄金保管、结算和兑换服务，连接着伦敦、纽约和伯尔尼等市场。,新宝gg在线开户,k1体育下载安装,白鲸体育。

  12月27日,“活力势不可当”——外媒年终报道里的中国,在周期低点，生产企业通常会主动减产、降低资本开支，通过供给端收缩的方式形成新的供需平衡。,快盈ll购彩大厅,BBIN视讯娱乐游戏大厅,威尼斯人手机注册。

  时事4：bob官方体育官方入口

  12月27日,专家解读：日本加速西南军事化部署 是何用意？,对于年龄上的放宽，不少司机纷纷发声支持，表示十分开心自己能多开几年车，既能增加点收入，也是一种精神寄托。,爱游戏网投平台,百人牛牛走势规律,注册就送的台子。

  12月27日,四川公布首批省级革命文物协同研究中心名单,除了资金占用问题，人福医药还因为关联交易信息披露不当，导致2022年年度报告存在重大遗漏。2022年3月，人福医药下属四家子公司分别向武汉珂美立德生物医药有限公司购买物业资产，交易金额合计16.45亿元。珂美立德与人福医药的关系复杂而微妙，该公司由人福医药于2014年7月设立，2019年被出售。工商信息显示，其控股股东武汉当璟与“当代系”存在诸多关联。,188体育登录上网导航介绍,AG是真是假,云顶娱乐登陆不了。