Краткое содержание

arXiv:2511.14030v1 Тип объявления: кросс Аннотация: Обнаружение изображений, сгенерированных искусственным интеллектом, стало критически важным в связи с быстрым развитием моделей генерации визуальных данных. Вместо того чтобы обучать детекторы под конкретные наборы данных, мы изучаем подход без обучения, использующий самообучающиеся модели без необходимости знания исходных данных. Эти модели предварительно обучены с использованием таких аугментаций, как RandomResizedCrop, и способны создавать согласованные представления при различных разрешениях. Вдохновленные этим, мы предлагаем алгоритм обнаружения изображений, созданных ИИ, без этапа обучения — WaRPAD (Wavelet-based Robust Perturbation Analysis for Detection), основанный на самообучающихся моделях. Поскольку различия соседних пикселей в изображениях очень чувствительны к операциям изменения размера, WaRPAD сначала определяет базовую функцию оценки, которая количественно оценивает чувствительность вложений изображения к возмущениям вдоль высокочастотных направлений, извлеченных посредством разложения по Хаару. Для имитации устойчивости к операции кадрирования, мы масштабируем каждое изображение до кратного входному размеру модели, затем делим его на...