图像生成

Few-Shot Synthetic Image Attribution: Identifying Unseen Generators with Limited Samples

少样本合成图像溯源：有限样本下识别未见生成器

Shiyu Wu, Shuyan Li, Jing Li, Jing Liu, Yequan Wang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京智源人工智能研究院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 其他图像生成 ：image generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出少样本合成图像溯源新范式，构建含45个生成器、117万图像的OmniFake数据集，并设计OmniDFA基线，实现少样本下识别未见生成器，在AIGI检测中达到最优泛化性能。

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