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arxiv：2503.08148v1 [CS.CV] 2025年3月11日
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最近，扭曲或构成生成模型的事实的图像已成为社会知识。要应对一般人工智能（AI）模型的连续演变，模型归因（MA）是必需的，而不仅仅是鉴定合成图像。但是，必须从头开始培训当前基于深度学习的MA方法，以识别既耗时又耗时的模型。这项工作提出了一种新的策略，以处理持久新兴的生成模型。我们适应了少数拍摄的类侵入学习（FSCIL）机械性，以发现新的生成AI模型。与现有的FSCIL方法使用高级插入式对象分类的方法不同，MA需要分析综合图像中的颜色和纹理等低级细节。因此，我们利用夹子vit特征的不同利益来利用可学习的表示形式。为了学习有效的代表，我们提出了自适应集成模式（AIM），以计算每个图像的夹子vit块特征的加权总和，从而增强了对识别生成模型的ABIL。广泛的实验表明，我们的方法有效地从先前的生成模型扩展到最近的生成模型。

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