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跨生成器泛化
01 02
SimLBR：通过学习检测真实图像来检测伪造图像
SimLBR: Learning to Detect Fake Images by Learning to Detect Real Images
提出在潜空间对真实图像做混合正则化来学习紧致的真实分布边界，将伪造类别视为汇点类，这种思路可迁移到其他需要检测分布外样本的视觉任务（如异常检测、开放集识别）。
面向泛化AI生成图像检测的生成签名监督学习
Enabling Supervised Learning of Generative Signatures for Generalized AI-Generated Images Detection
用随机架构与参数的动态重建器在真实图像上模拟生成痕迹，以重建残差作为代理监督训练痕迹提取器，为缺乏真值的取证类任务（如伪造检测、篡改定位）提供了一条可复用的监督构造思路。