FSD：用于AI生成图像检测的少样本学习器
计算机视觉与模式识别
2025-06-13 v2
摘要
当前训练在大型合成图像数据集上的假图像检测器在有限研究的生成模型上表现良好，但对未见模型表现显著下降。此外，从在线生成模型收集足够训练数据往往昂贵或不可行。为克服这些问题，我们提出了少样本检测器（FSD），这是一种新的AI生成图像检测器，通过学习专门的度量空间来有效区分使用极少样本的未知假图像。实验表明，FSD仅需10个额外样本即可在GenImage数据集上实现+11.6%的平均准确率提升。更重要的是，我们的方法更擅长在未见图像中捕捉类内共性，而无需进一步训练。我们的代码已公开于https://github.com/teheperinko541/Few-Shot-AIGI-Detector。
引用
@article{arxiv.2501.08763,
title = {Few-Shot Learner Generalizes Across AI-Generated Image Detection},
author = {Shiyu Wu and Jing Liu and Jing Li and Yequan Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.08763},
year = {2025}
}
备注
12 pages, 6 figures, Accepted at ICML 2025