猫眼电影记者 雷志洲 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：ky体育官方平台

  12月25日,11月份物价数据彰显经济韧性与潜力,三、房地产方面，地方政府缺乏有效应对手段，宏观经济管理当局出面救企业，救企业不是救老板，救的是宏观经济。,银河网上官。

  12月25日,“冬墨凝香——中国近现代艺术大师精品展”在厦门开展,泽连斯基在英国议会讲话时继续呼吁伦敦提供先进战斗机，“自由会赢，我们知道俄罗斯会输。”他在威斯敏斯特大厅对一群英国议会议员以及官员说，英国与乌克兰会一起走向“我们一生中最重要的胜利”。,02年世界杯投注,观看世界杯的网站,乐高巴黎人。

  时事2：8155开元棋官方网站

  12月25日,车载设备精检细修护航广湛高铁安全运行,阿拉木图人口近200万人，民航吞吐量规模在1000万人次；乌鲁木齐人口超过400万人，民航吞吐量规模在2700万人次。“新疆人均乘机次数更多，但乌鲁木齐国际旅客吞吐量不到阿拉木图的十分之一，国际货邮吞吐量更是阿拉木图的零头。” 李瀚明认为，换个角度，差距就是上升的空间。,万博manbetX体育官方网站,leyu乐鱼体育平台,伟德体育平台。

  12月25日,匈牙利总理：欧盟使用俄被冻结资产援乌的方案难获通过,公开报道显示，继去年初“新春第一会”提出大力实施“双一流196工程”，吹响高教强省的冲锋号之后，浙江在今年“新春第一会”上再度聚焦人才强省建设，补上高教短板的决心跃然纸上。,体育在线app,天博app软件下载,世界杯在哪买球怎么买。

  时事3：10bet网址

  12月25日,关注加勒比局势：委内瑞拉原住民集会支持政府 呼吁和平,进一步改进工作作风，严格要求自己，求真务实，真抓实干，坚持以人民为中心的创作导向，强化“国家队”意识，努力以优秀作品向着艺术“高峰”不断攀登。,bbsports,bobty体育平台官网,火狐体育在哪下载。

  12月25日,（机遇香港）“香港专业服务出海平台”启动 助力内地企业出海,西藏自治区政协原副主席姜杰被“双开”，其16岁上大学做过6年记者,赌博官网苹果版,21棋牌游戏平台,尊龙人生就是博登录准认来就送38。

  时事4：卡塔尔世界杯手机下注

  12月25日,中越边城东兴塑新貌：烟火气中添“啡”凡滋味,近些年来，中国在事关地区和全球安全稳定的热点问题中发挥的建设性作用越来越大，公正靠谱的形象深入人心。中国提出全球安全倡议，重视各国合理安全关切，坚持通过对话协商解决国家间分歧……,刺激战场国际服真人,天博棋牌看牌抢庄,太阳城电子网投。

  12月25日,青海：民生慈善项目惠及民众超10万人次,在问天气闸舱里，航天员们拆包了各种出舱需要用到的工具，画面左侧银色的是舱外工具台，此次航天员出舱需要用到的工具还包括通用把手、电动工具和脚限位器。在出舱过程中，伸缩安全绳将连接航天员与空间站，守护航天员的安全。,世界杯投注量金额,捕鱼又来了微信红包是不是真的,快乐赚官网。