为此,我们针对目前现有主流AIGC图像检测方案进行全面分析与比较。在保证相同训练集与实验条件的情况下,分析测试目前检测算法的检测准确率与泛化性等性能指标,为AIGC生成图像检测领域提供一项基准的实验对比平台(Benchmark),同时整合并开源了多种现有AIGC生成图像的检测算法。 项目介绍:https://fdmas.github.io/AIGCDete...
为此,我们针对目前现有主流AIGC图像检测方案进行全面分析与比较。在保证相同训练集与实验条件的情况下,分析测试目前检测算法的检测准确率与泛化性等性能指标,为AIGC生成图像检测领域提供一项基准的实验对比平台(Benchmark),同时整合并开源了多种现有AIGC生成图像的检测算法。 项目介绍:https://fdmas.github.io/AIGCDete...
LNP:观察到真实图像和生成图像在噪声模式上的显著差异,通过训练良好的去噪模型提取噪声模式,实现了高精度的伪造图像检测。 DIRE:关注于扩散模型生成的伪造图像检测,通过预先训练的扩散模型重建输入图像,并计算重建误差作为指纹,有效识别伪造图像。 我们在同一训练集(由Wang等人提供的ProGAN生成图像数据集)上训练了上述检测...
为此,我们针对目前现有主流AIGC图像检测方案进行全面分析与比较。在保证相同训练集与实验条件的情况下,分析测试目前检测算法的检测准确率与泛化性等性能指标,为AIGC生成图像检测领域提供一项基准的实验对比平台(Benchmark),同时整合并开源了多种现有AIGC生成图像的检测...
实验结果表明,不同检测算法在检测准确率和泛化性上存在差异,部分方法(如Gram-Net和Fusing)在多个数据集上表现出更好的泛化性能。 通过对现有主流AIGC生成图像检测方案的分析与比较,我们为相关领域的研究和应用提供了实用的参考和基准分析框架。然而,随着AIGC技术的不断发展,新的生成模型和方法不断涌现,对检测算法的...
实验结果表明,不同检测算法在检测准确率和泛化性上存在差异,部分方法(如Gram-Net和Fusing)在多个数据集上表现出更好的泛化性能。 通过对现有主流AIGC生成图像检测方案的分析与比较,我们为相关领域的研究和应用提供了实用的参考和基准分析框架。然而,随着AIGC技术的不断发展,新的生成模型和方法不断涌现,对检测算法的...