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摘要：在过去的几年中，扩散模型（DMS）达到了前所未有的视觉质量水平。然而，对DM生成图像的检测几乎没有关注，这对于防止对我们社会的不利影响至关重要。相比之下，从法医角度对生成对抗网络（GAN）进行了广泛的研究。在这项工作中，我们采取自然的下一步来评估是否可以使用以前的方法来检测DMS生成的图像。我们的实验产生了两个关键发现：（1）最新的GAN检测器无法可靠地区分真实图像，但是（2）在DM生成的图像上重新训练它们几乎可以完美地检测，甚至可以显着将其推广到GAN。与特征空间分析一起，我们的结果导致了以下假设：DMS产生的可检测到的伪影较少，因此与gan相比更难检测到。造成这种情况的一个可能原因是在DM生成的图像中没有网格样频率伪像，这是已知的gan弱点。但是，我们做出了有趣的观察结果，即扩散模型倾向于低估高频，这是我们归因于学习目标。
朝着检测扩散模型深击
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