猫眼电影记者 林恩韦伯 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1：百老汇快速登陆

  12月21日,彭博报告：人工智能战略将推动中国生产力提升,这种狂热的建设浪潮正通过惊人的资金投入体现出来。房地产服务公司JLL预测，2025年至2030年间，北美地区的新建数据中心规模可能达到1万亿美元。由于急需扩充算力，科技巨头们正改变策略，从自建转向租赁，仅甲骨文一家公司目前的未来租赁承诺就高达2480亿美元。,正规炸金花赢钱的网站。

  12月21日,一批日本731罪行档案首次披露 这些文字让人心惊肉跳,证券日报网讯 12月23日，铁龙物流在互动平台回答投资者提问时表示，为保证所有投资者平等获悉公司信息，根据信息披露公平原则，公司选择在定期报告中披露对应期末时点的股东人数信息，具体情况请参阅公司披露的定期报告。,九州体育入口,2026世界杯投注,千亿手机版注册。

  时事2：ag注册网址

  12月21日,建设银行全方位金融服务助力海南自贸港高质量发展,报道称，美国国务院发言人马修·米勒在一份声明中表示，美国“于2023年5月9日在（汤加首都）努库阿洛法正式开设美国大使馆”，“开设这个大使馆象征着两国关系重新开始，它强调了我们对双边关系、对汤加人民，以及我们对印太地区伙伴关系的坚定承诺”。,bat365app手机版下载,尊龙D88官网,星力捕鱼技术打法。

  12月21日,中越边境友谊关口岸今年出入境车辆突破100万辆次,宝马集团大中华区政府和涉外事务副总裁吴燕彦表示，智能驾驶是宝马重点研发领域，其L3自动驾驶功能获得德国交通管理局批准，配备L3级自动驾驶的宝马i7在德国已面向终端客户接受预订。在小马智行政府事务副总裁王彊看来，无人驾驶“高效率”“高质量”特征明显，通过创新性配置生产要素、优化组合、提高生产效率，来助力汽车生产和交通运输两大产业升级。,天博体育官网app登陆,日博足球比分,英亚体育平台下载。

  时事3：手机足彩怎么买

  12月21日,中央经济工作会议，要点来了！｜园来如此,12月23日晚间，浙商银行（601916.SH）公告，根据中共浙江省委决定，吕临华担任浙商银行党委委员、党委副书记，并提名董事、行长人选，陈海强不再担任行长职务。公司董事会将尽快完成相关法定程序。,澳门皇冠贵宾会,九五至尊在线游戏网站,AG8亚洲游app。

  12月21日,走进民企看发展丨腾达泰源许立宪：赋能算力落地应用，仍是一片蓝海,瑞银全球财富管理在本月发布的一份报告中，将中国科技板块评为 “最具吸引力” 标的。报告指出，投资者寻求地域多元化配置，加之中国 “强劲的政策支持、技术自主战略推进以及人工智能商业化进程提速”，共同推动了该板块的投资价值。,爱游戏体育最新,立博体育官网,欧宝官网登录。

  时事4：九五至尊在线平台网站

  12月21日,多举措推进首发经济 各地不断激发消费活力,作为国内在端侧智能领域布局最早的大模型厂商，面壁构建起完善的理论体系与模型产品谱系，MiniCPM 面壁小钢炮端侧模型已在汽车、手机、PC 及智能家居等多个领域实现规模化落地，与吉利、长安、大众、华为等多家知名企业达成深度合作，端侧大模型的商业化进程走在行业前列。,精版专刊,互博国际,香港百老汇网站。

  12月21日,李家超：将成立独立委员会调查火灾起因,黄建生从1993年至2015年担任刘院村村支书。2016年，黄建生升任吕王镇党委委员、副镇长。,优信彩票pk,必威网址登录,线上365bet手机投注。