隨著AIGC技術(shù)的快速發(fā)展，一行簡單的提示詞就能生成高度逼真的內(nèi)容，但這一技術(shù)進(jìn)步也帶來了虛假新聞、身份欺詐、版權(quán)侵犯等嚴(yán)峻的安全隱患。AI生成圖像檢測因此成為AIGC時代不可或缺的基礎(chǔ)安全能力。

不過在實際應(yīng)用中，卻存在一個尷尬的現(xiàn)象：檢測器在公開基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集這類“考場”上表現(xiàn)出色，可一旦應(yīng)用到全新模型或不同數(shù)據(jù)分布的“戰(zhàn)場”，性能就會大幅下滑。

近日，騰訊優(yōu)圖實驗室聯(lián)合華東理工大學(xué)、北京大學(xué)等研究團(tuán)隊，針對AI生成圖像檢測的泛化問題展開研究，提出了Dual Data Alignment（雙重數(shù)據(jù)對齊，DDA）方法。該方法從數(shù)據(jù)層面系統(tǒng)抑制“偏差特征”，顯著提升了檢測器在跨模型、跨數(shù)據(jù)域場景下的泛化能力。

目前，相關(guān)論文《Dual Data Alignment Makes AI-Generated Image Detector Easier Generalizable》已被NeurIPS 2025接收為Spotlight（錄取率僅Top 3.2%）。

發(fā)現(xiàn)：AI圖像檢測器實則在“識別訓(xùn)練集”

研究團(tuán)隊認(rèn)為，問題的根源可能在于訓(xùn)練數(shù)據(jù)本身的構(gòu)造方式。這使得檢測器沒有真正掌握區(qū)分圖像真假的本質(zhì)特征，而是“走了捷徑”，依賴一些與圖像真?zhèn)螣o關(guān)的“偏差特征”（Biased Features）來判斷。

這些偏差特征是真實圖像與AI生成圖像在訓(xùn)練數(shù)據(jù)收集過程中產(chǎn)生的系統(tǒng)性差異。具體表現(xiàn)為：

真實圖像：來源渠道多樣，清晰度和畫質(zhì)參差不齊；分辨率分布分散；幾乎都以JPEG格式存儲，且?guī)в胁煌潭鹊膲嚎s痕跡。

AI生成圖像：呈現(xiàn)出高度統(tǒng)一的模式，分辨率常集中在256×256、512×512、1024×1024等固定檔位；大多以PNG等無損格式存儲；畫面干凈，無明顯壓縮痕跡。

在這樣的數(shù)據(jù)構(gòu)成下，檢測模型可能會學(xué)習(xí)“投機(jī)策略”，比如認(rèn)為“PNG≈假圖，JPEG≈真圖”。這種“捷徑”在某些標(biāo)準(zhǔn)測試集（如GenImage）上甚至能達(dá)到100%的檢測準(zhǔn)確率，但一旦對AI生成的PNG圖像進(jìn)行簡單的JPEG壓縮，使其格式和壓縮痕跡接近真實圖像，這類檢測器的性能就會斷崖式下跌。

對比真實圖像和AI生成圖像，兩者可能存在格式偏差、語義偏差和尺寸偏差：

解法與思路

針對這一問題，研究團(tuán)隊認(rèn)為，如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)本身帶有系統(tǒng)性偏差，再復(fù)雜的模型設(shè)計也難以避免“學(xué)偏”。因此他們提出了DDA（雙重數(shù)據(jù)對齊）方法，通過重構(gòu)和對齊訓(xùn)練數(shù)據(jù)來消除偏差。其核心操作分為三步：

像素域?qū)R（Pixel Alignment）

利用VAE（變分自編碼器）技術(shù)對每一張真實圖像進(jìn)行重建，得到內(nèi)容一致、分辨率統(tǒng)一的AI生成圖像。這一步消除了內(nèi)容和分辨率上的偏差。

頻率域?qū)R（Frequency Alignment）

僅像素域?qū)R是不夠的。由于真實圖像大多經(jīng)過JPEG壓縮，其高頻信息（細(xì)節(jié)紋理）受損；而VAE在重建圖像時會“補(bǔ)全”這些細(xì)節(jié)，創(chuàng)造出比真實圖像更豐富的高頻信息，這又形成了新的偏差。

實驗也證實了這一點(diǎn)：當(dāng)研究者將重建圖像中“完美”的高頻部分替換為真實圖像中“受損”的高頻部分后，檢測器對VAE重建圖的檢出率大幅下降。

因此，關(guān)鍵的第二步是對重建圖執(zhí)行與真實圖完全相同的JPEG壓縮，使兩類圖像在頻率域上對齊。

Mixup

最后采用Mixup將真實圖像與經(jīng)過對齊的生成圖像在像素層面混合，進(jìn)一步增強(qiáng)真圖和假圖的對齊程度。

經(jīng)過上述步驟，就能得到一組在像素和頻率特征上高度一致的“真/假”數(shù)據(jù)集，推動模型學(xué)習(xí)更具泛化性的“區(qū)分真假”特征。

實驗效果

傳統(tǒng)學(xué)術(shù)評測常為每個Benchmark單獨(dú)訓(xùn)練一個檢測器進(jìn)行評估，這種方式與真實應(yīng)用場景不符。

為更真實地檢驗方法的泛化能力，研究團(tuán)隊提出了嚴(yán)格的評測準(zhǔn)則：只訓(xùn)練一個通用模型，然后直接用它在所有未知的跨域測試集上評估。

在這一嚴(yán)格標(biāo)準(zhǔn)下，DDA（基于COCO數(shù)據(jù)重建）的實驗效果如下：

綜合表現(xiàn)：在包含11個不同Benchmark的全面測試中，DDA在其中10個上取得領(lǐng)先。

安全下限（min-ACC）：對于安全產(chǎn)品而言，“最差表現(xiàn)”比平均分更關(guān)鍵。在衡量模型最差表現(xiàn)的min-ACC指標(biāo)上，DDA比第二名高出27.5個百分點(diǎn)。

In-the-wild測試：在公認(rèn)高難度的真實場景“In-the-wild”數(shù)據(jù)集Chameleon上，檢測準(zhǔn)確率達(dá)82.4%。

跨架構(gòu)泛化：DDA訓(xùn)練的模型不僅能檢測主流Diffusion模型生成的圖像，其學(xué)到的本質(zhì)特征還能有效泛化至GAN和自回歸模型等完全不同、甚至未用到VAE的生成架構(gòu)。

無偏訓(xùn)練數(shù)據(jù)助力泛化性提升

在AI生成圖像日益逼真的當(dāng)下，準(zhǔn)確識別“真”與“假”至關(guān)重要。

但AIGC檢測模型的泛化性問題，有時無需復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu)設(shè)計，而是要回歸數(shù)據(jù)本身，從源頭消除那些看似微小卻致命的“偏見”。

“雙重數(shù)據(jù)對齊”提供了新的技術(shù)思路，通過提供更“高質(zhì)量”的數(shù)據(jù)，促使模型學(xué)習(xí)正確知識，專注于真正重要的特征，從而獲得更強(qiáng)的泛化能力。

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