AI 图像检测的不可战胜的军备竞赛
计算机视觉与模式识别
2025-09-26 v1 机器学习
摘要
图像生成 AI 的快速进步模糊了合成图像与真实图像之间的边界，催生了生成器与判别器之间的军备竞赛。本文探讨了在何种条件下判别器在这一竞争中最为不利。我们分析了两个关键因素：数据维度和数据复杂性。虽然增加维度通常会增强判别器检测细微不一致的能力，但复杂性产生更为细致的效应。我们以柯克莫尔复杂度衡量数据集的内在结构，表明极端简单或高度复杂的数据集都会降低合成图像的可检测性；生成器几乎能完美学习简单数据集，而极端多样性则掩盖其缺陷。相比之下，中间复杂数据集为检测创造了最有利的条件，因为生成器未能完全捕捉分布，其错误仍可被察觉。
引用
@article{arxiv.2509.21135,
title = {The Unwinnable Arms Race of AI Image Detection},
author = {Till Aczel and Lorenzo Vettor and Andreas Plesner and Roger Wattenhofer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.21135},
year = {2025}
}