AI图片生成痕迹识别难点在哪？专家解读最新的AIGC图像检测技术

以前 AI 生成的图片，像手部画得奇奇怪怪、文字模糊不清这些明显的问题，现在都被解决得差不多了。就说 Midjourney 的 V5 及之后的版本，生成的手部图像有时候看着可自然了。而且 AI 模型训练的数据越来越多，处理图像的能力也跟着大幅提升，普通用户光靠眼睛根本分辨不出来。英国兰开斯特大学的研究就发现，在 2021 年末的实验里，志愿者分辨 AI 生成头像和真实照片的准确率几乎是随机的。就算给参与者一些辨别技巧，准确率也只提高了约 10%，可 AI 系统却在不断更新升级。

现在大多数 AI 检测算法都是针对特定生成系统训练的，遇到其他算法生成的图片就抓瞎了。比如说，用 DALL-E3 生成的图片训练出来的模型，可能就识别不了 Midjourney 生成的图片。威斯康星大学麦迪逊分校的计算机科学家 Yong Jae Lee 就说，这种系统存在重大缺陷，因为它们的训练数据太局限了。而且，很多检测程序没有友好的用户界面，没办法像 AIGC 系统那样快速迭代升级，这就导致检测技术总是跟不上生成技术的脚步。

生成 AIGC 图像和检测 AIGC 图像的人工智能系统之间的斗争，就像一场 “军备竞赛”，短期内谁也赢不了。有些 AIGC 系统甚至专门加入了反检测算法，让生成的图像更难被发现。南加州大学的副教授 Wael AbdAlmageed 就建议，社交媒体平台应该对 AIGC 采取限制措施，毕竟公司实施检测算法比个人用户更合适。

厦门大学联合腾讯优图实验室推出的 AIGI-Holmes，创新性地采用了这种架构。它就像一个 “神探”，让大模型学会用检测器看图像，还能描述出检测到的问题。这个方法有三个核心创新点：双视觉编码器架构，同时处理高级语义和低级视觉特征；Holmes Pipeline 包含视觉专家预训练、SFT 和 DPO 三阶段训练流程；推理时融合视觉专家与大语言模型的预测结果，提升检测精度。实验结果显示，在所有基准测试上，AIGI-Holmes 都取得了最优效果，解释能力也比当前先进大模型强。

OpenAI 推出的专用 AI 检测工具，能识别某张图片是否由 DALL-E3 模型生成，内部测试中正确识别率达 98%，还能处理压缩、裁剪等常见修改。而且 OpenAI 计划添加防篡改水印，对数字内容进行标记，这些标记很难被删除。微软的 Azure AI Content Safety 也能检测图片或文本中的负面内容，还能为被标记内容提供严重性评分。

C2PA（内容来源与真实性联盟）制定的标准，就像是给 AIGC 内容加上了 “出生证明”。谷歌计划把 C2PA 标准整合到搜索和广告中，用户搜索图片时，能看到图片是否通过 AI 工具创建或编辑。国家网信办也发布了相关征求意见稿，要求 AI 内容加上显性和隐性标识。不过，这种技术也有问题，显性标识容易被裁剪掉，隐性标识也不是完全可靠。

虽然有了这些检测技术，但在实际应用中还是困难重重。比如说，检测技术需要大量的数据来训练模型，可很多检测工具的数据来源有限，导致模型泛化能力不足。而且，跨平台、跨地域推广检测技术也不容易，要是下游传播平台不采用相同的协议，AIGC 内容的来源数据就显示不出来。

那该怎么解决这些问题呢？一方面，要加强技术研发，提高检测模型的泛化能力和适应性。像 AIGI-Holmes 构建的 Holmes-Set 数据集，包含了多种类型的生成缺陷，覆盖了 AI 生成图像在 low-level artifacts 和 high-level semantic 中的常见伪影类型，这就为模型训练提供了更全面的数据。另一方面，要推动行业合作，建立统一的标准和协议，让不同平台和工具能够互认标识元数据。

前面咱也说了，普通用户光靠肉眼很难分辨 AI 图片。Sightengine 的测试显示，人类识别 AI 图片的准确率只有 71%，还有 20% 的图片能骗过大多数人。所以，用户在浏览图片的时候，要是对某张图片的真实性有怀疑，不妨借助一些检测工具。比如 AI or Not、Hive Moderation 等，这些工具通过分析像素模式来判断图片是否为 AI 生成，虽然不是百分百准确，但能给用户提供一个参考。

总的来说，AI 图片生成痕迹识别确实面临着不少挑战，但随着技术的不断发展，检测技术也在不断进步。咱既要看到技术迭代带来的困难，也要对未来的检测技术充满信心。通过加强技术研发、推动行业合作和提高用户意识，相信我们一定能更好地应对 AI 图片带来的挑战。

该文章由diwuai.com第五 ai 创作，第五 AI - 高质量公众号、头条号等自媒体文章创作平台 | 降 AI 味 + AI 检测 + 全网热搜爆文库
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