Noiseprint++

新方法利用噪声残差和聚类检测合成图像

研究人员开发了一种新颖的、无需训练的合成图像检测方法，通过分析噪声残差指纹。该方法利用预训练的Noiseprint++模型提取这些指纹，然后使用冻结的Vision Transformer (ViT)进行特征提取和自适应加权融合。最后，采用无监督K-Means聚类，并使用少量真实图像样本来区分真实图像和合成图像，在基准数据集上实现了82.2%的平均准确率，并展示了优越的泛化能力，尤其是在对抗扩散生成图像方面。