仅用1.44M参数超越SOTA 4.5个点！小红书 & 中科大提出轻量高效的AI图像检测模型

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↑ 点击 蓝字  关注极市平台 作者丨CVer粉丝投稿 来源丨CVer 编辑丨极市平台 极市导读   仅用1.44M参数量实现了通用AI图片检测，在33个测试子集上达到96.7% 准确率，超 SOTA 模型 4.5 个百分点。   >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 当下，AI生成图像的技术足以以假乱真，在社交媒体肆意传播。 如何对不同生成模型实现通用检测？ 小红书联合中国科学技术大学给出了解决方案，仅用1.44M参数量实现了通用AI图片检测，在33个测试子集上达到96.7% 准确率，超 SOTA 模型 4.5 个百分点。 这项研究目前已经被 KDD 2025 接收。 AI图像共性：源于成像机制 要实现通用的 AI 图像检测，核心问题是如何泛化到未知的生成模型上去，现在主流的生成模型包括生成对抗网络 GANs 和扩散模型 DMs。 研究团队从生成模型架构的共性出发，期望从 AI 图像和真实图像 ………………………………