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RSS订阅原创 FakeInversion: Learning to Detect Images from UnseenText-to-Image Models by Inverting Stable Diffus
提出了一种新型的生成式AI图像检测方法,通过引入反演的噪声图和重建图像作为额外特征，检测器能够更好地泛化到未见过的文本到图像模型生成的图像上随着新的高保真文本到图像模型以惊人的速度被开发出来，现有的图像空间检测器很快就会过时。在这项工作中，我们提出了一种新的合成图像检测器，它使用通过反转开源预训练稳定扩散模型获得的特征。我们的研究表明，这些反转特征使我们的检测器能够很好地泛化到未见过的高视觉保真度生成器（如 DALL-E 3），即使检测器仅在通过稳定扩散生成的较低保真度假图像上进行训练。
2025-03-19 20:08:44
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原创 Learning Rich Features for Image Manipulation Detection学习丰富的特征以进行图像篡改检测
双流互补性：RGB流捕捉视觉篡改痕迹（如边缘对比度），噪声流揭示噪声不一致性，融合后覆盖更全面的篡改特征。合成数据有效性：大规模合成数据预训练显著提升模型泛化能力。鲁棒性优势：对压缩、缩放等后处理攻击具有较强抵抗力。局限性：复制-移动检测仍需改进，未来需引入区域对比或上下文建模。
2025-03-09 13:41:02
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原创 pytorch学习笔记
里面有一dir()和help()是python的内置函数，dir前者可以,上图是一个使用说明用于列出对象的属性和方法。当你不确定一个对象有哪些可用的方法或者属性时，dir()可以提供帮助。例如，如果你有一个机器学习模型对象，使用dir()可以查看该对象提供的所有方法和属性。help后者当你对某个函数、方法或模块的功能有疑问时，help()可以提供详细的文档字符串，这些文档字符串通常包含了使用示例和参数说明。
2024-10-11 16:39:09
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空空如也
空空如也
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