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CLIP 是否总是比 ImageNet 模型具有更好的泛化能力？
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探索了预训练视觉-语言模型在智能生成图像的检测中的潜力。通过基于CLIP特征的轻量级检测策略，发现不需要大量特定领域数据集训练，仅利用少量示例图像即可展现出泛化能力，并在商业工具中具有高鲁棒性。在分布内数据上与SoTA相匹配，并在分布外数据和受损/清洗数据上实现了显著改进。
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关键要点
- 本研究探索预训练视觉-语言模型在智能生成图像检测中的潜力。
- 基于CLIP特征开发了一种轻量级检测策略。
- 不需要大量特定领域数据集进行训练，仅需少量示例图像即可展现泛化能力。
- 检测器在Dalle-3、Midjourney v5和Firefly等商业工具中具有高鲁棒性。
- 在分布内数据上与SoTA相匹配，分布外数据的泛化能力提高6%。
- 在受损/清洗数据的鲁棒性上实现了显著改进，提升13%。
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