RIGID: 一个面向鲁棒的、无需训练的、模型无关的 AI 生成图片检测框架

该研究提出了一种无需训练的方法（RIGID），通过在视觉基础模型的表示空间中比较原始图像和受到微小噪声扰动的图像之间的相似性，来区分真实图像和由人工智能生成的图像。评估结果显示，RIGID 在各种人工智能生成图像和评估指标上明显优于现有的基于训练和无训练的检测器，尤其是性能平均提高了 25％以上。此外，RIGID 具有很强的泛化能力，适用于不同的图像生成方法，并对图像的损坏具有鲁棒性。