超越语义特征：用于通用 AI 生成图像检测的像素级映射

生成技术的快速发展 necessitates 可靠的 AI 生成图像检测方法。当前检测器的一个关键局限性是它们无法泛化到来自未见生成模型的图像上, 因为它们常常过度依赖源特定的语义线索而非学习通用的生成残留。为克服这一问题, 我们引入了一个简单却极其有效的像素级映射预处理步骤, 以破坏图像像素值分布, 从而打破检测器常用来作短暂捷径的脆弱、非本质性语义模式。这迫使检测器关注生成过程中固有更基本且更通用的高频痕迹。通过在 GAN 和扩散生成器上的全面实验, 我们表明该方法显著提升了基于最新检测器的跨生成器性能。广泛分析进一步验证了破坏语义线索是实现泛化的关键。