English(EN) Measuring Similarity between Artistic and AI Generated Images using Siamese Neural Networks

新的 Siamese 网络方法衡量 AI 艺术与原创作品之间的相似度

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-01 04:00

研究人员开发了一种使用 Siamese 神经网络量化原创艺术品与 AI 生成图像之间相似度的方法，特别关注 Stable Diffusion XL Refiner 1.0。该研究构建了一个配对图像数据集，并使用了冻结的 CLIP 编码器，通过三元组损失优化余弦相似度。结果表明，区分原创艺术和生成艺术的准确率很高，最佳模型达到了 99.4% 的测试准确率和强大的类间分离度，表明了有效的语义视觉嵌入。 AI

影响提供了一种量化评估 AI 艺术抄袭问题的方法，可能影响版权和艺术归属。

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报道来源 [1]

arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Diego Castro Elvira, Navil Pineda Rugerio, Jes\'us Garc\'ia-Ram\'irez, Cecilia Reyes-Pe\~na, Ricardo Ramos-Aguilar · 2026-09-01 04:00

使用 Siamese 神经网络衡量艺术图像与 AI 生成图像的相似度

arXiv:2608.28671v1 Announce Type: cross Abstract: AI-generated art has sparked debates around potential plagiarism, as these images may closely resemble existing artworks. This research quantifies the similarity between original pieces and AI-generated counterparts, particularly …

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