基于 Robust CLIP 的检测器用于揭示扩散模型生成的图像

通过使用 CLIP 模型提取的图像和文本特征以及多层感知器（MLP）分类器，本研究引入了一个强大的检测框架，并提出了一种能够改善检测器鲁棒性的新型损失函数，以及在模型训练中平整化损失函数空间从而改善检测器的泛化能力。通过大量实验证明了我们方法的有效性，超越了传统检测技术，在 DM 生成的图像检测领域有望成为新的最先进方法。