鲁棒性与安全 / CVPR2026
面向AI生成图像免训练检测的去偏重建框架
A Debiased Reconstruction-based Framework for Training-Free Detection of AI-Generated Images
对做视觉研究的人，这篇论文提供了一个可直接复用的免训练检测信号：用旋转与低通滤波增强来归一化LDM的图像级重建误差，抵消背景偏置；同时把潜变量级重建误差经旋转归一化后作为补充信号，二者统一为RDD分数，可在无检测训练数据时跨多种生成模型使用。
AI生成图像检测免训练检测潜扩散模型