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生成图像检测
分布 生成模型与扩散1鲁棒性与安全1
01 02
UniGenDet：面向协同进化图像生成与生成图像检测的统一生成-判别框架
UniGenDet: A Unified Generative-Discriminative Framework for Co-Evolutionary Image Generation and Generated Image Detection
把生成器与检测器放进同一框架做协同进化，用检测器提供的真实性信号反向引导生成、用生成任务提升真实性判别的可解释性，为「生成-取证」联合建模提供了可复用的统一微调与信息交换机制。
多样性优于一致性：重新思考生成图像检测中的表征
Diversity over Uniformity: Rethinking Representation in Generated Image Detection
提出反特征坍缩学习框架，通过过滤任务无关成分并抑制伪造线索在表征空间中的过度重叠，保持多样化的判断视角，从而提升生成图像检测模型对未见生成机制的泛化能力。