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在深入了解这些局限性之后，我们基于几乎没有学习的学习来实现独特的方案，以使它们过度进行并设计一个综合模型，以验证解决方案的功效。我们首先指出当前的AI生成的图像检测是域的概括任务。先前的研究致力于找到对所有生成图像有效的复合指标。但是，他们忽略了来自不同领域的数据之间的显着区别。我们观察到，在许多现实世界中，实际上可以获得看不见的图像。基于这一事实，通过使用来自看不见的域中的相对几个样本，可以将复杂的任务转换为一个稍微简单的一个称为少量分类的任务。因此，我们可以从这些样品中提取丰富的域信息，并使用它来跨越看不见的数据进行概括。
几乎没有学习者在AI生成的图像检测中概括
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