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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。