正交监督解耦提升AI生成图像检测泛化性

论文用正交监督解耦训练双分支检测器，报告跨生成器泛化提升9.5%。

资讯摘要

论文提出正交监督解耦（Orthogonal Supervision Disentanglement），认为现有AI生成图像检测器将语义与伪影信号混合监督，效果不佳。作者构建双分支检测器AlignGemini：VLM仅接收纯语义监督，视觉专家仅接收纯伪影监督。作者报告，仅用两个生成器的图像训练、无复杂策略，在五个真实场景基准上提升9.5%。论文还发布覆盖八个生成器（含五个闭源商用模型）的诊断基准AIGI-Now，代码已公开。

要点速读

1. 论文将检测监督拆分为纯语义与纯伪影两路，分别交给VLM和视觉专家，形成AlignGemini双分支结构。
2. 作者报告仅用两个生成器数据训练，在五个真实场景基准上取得9.5%提升。
3. 论文发布AIGI-Now诊断基准，覆盖八个生成器（含五个闭源商用模型），设语义与像素两个评估子集。

中文摘要由 AI 根据公开来源生成，可能存在理解偏差；具体能力、数字、开放时间等信息请以原文为准。
采集于 2026/10/23 08:00:11（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。