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视觉与机器人

图像生成

图像生成、文生图、图像编辑、扩散模型和可控生成。

2026-05-15 至 2026-05-15 共收录 1 信号源:cs.CV, cs.GR, cs.MM

1. 个性化与一致性 1 篇

2605.14486 2026-05-15 cs.CV 57%

Reduce the Artifacts Bias for More Generalizable AI-Generated Image Detection

降低艺术偏差以提高通用性的人工智能生成图像检测

Yiheng Li, Yang Yang, Zichang Tan, Gao Li, Zhen Lei, Wenhao Wang

机构 * School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学人工智能学院) MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院自动化研究所MAIS部门) Sangfor Technologies Inc.(Sangfor技术公司) China Mobile Financial Technology Co., Ltd.(中国移动金融科技有限公司) CAIR, HKSIS, Chinese Academy of Sciences(中国科学院CAIR、HKSIS部门) SCSE, FIE, M.U.S.T, Macau, China(澳门SCSE、FIE、M.U.S.T部门) Vast Intelligence Lab, Sydney, Australia(悉尼澳大利亚Vast Intelligence Lab)

专题命中 个性化与一致性 :diffusion(abstract);分类 cs.CV

AI总结 本文提出SEF框架,通过分离专家融合减少领域干扰,提升AI生成图像检测的通用性与鲁棒性,实验表明在13个基准上表现优异。

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