近日，智能信息处理实验室论文《Semantic Distribution and Authenticity Discrepancy Alignment for AI-Generated Image Detection》被中科院一区TOP期刊IEEE Transactions on Multimedia录用。该文章由西安交通大学，杭州电子科技大学和中国科学院计算技术研究所共同完成，第一作者为22级博士研究生张杰华，指导老师是李亮研究员（中科院计算所）和颜成钢教授。

随着 Stable Diffusion、Midjourney 等生成式模型快速迭代，AI 生成的图片已接近照片级逼真度，给内容安全、版权保护和虚假新闻防控带来全新挑战。现有检测器大多依赖冻结的 CLIP 高层语义特征，只能抓住“大类”差异，对细微伪造痕迹不敏感；而直接微调又容易过拟合“真/假”二分类，遇到新模型立刻失灵。如何让检测器既保留真实世界的语义结构，又能学到跨模型通用的“伪造痕迹”，成为关键瓶颈。本文提出 的STERM 框架在冻结 CLIP 维持真实语义的同时，用轻量级伪造编码器挖掘底层伪造痕迹，并通过语义分布对齐把伪造特征拉向真实语义空间以防止类别塌陷，再借助真实性差异对齐进一步压缩域间偏差，使检测器即便面对从未见过的生成模型也能稳健泛化。实验结果表明STERM具备优秀的跨框架生成图片识别能力，可以高效的识别对抗生成模型以及扩散模型生成的图片。

  杭州电子科技大学“智能信息处理”实验室 (HDU IIPLab)主任为颜成钢教授。实验室现有在职教师50余名，含5位国家级人才及多位省级人才。现有硕博生200余名，毕业生多就职于阿里巴巴、腾讯、字节跳动、海康威视、华为、网易等国内知名企业。实验室为学校交叉创新团队，拥有自由开放的学术氛围和国际前沿的研究方向。实验室采用与海内外知名高校、研究所（清华大学、北京大学、中国科学院、美国北卡罗来纳大学教堂山分校、澳大利亚悉尼科技大学等）联合培养制，长期致力于智能信息处理方面的研究，主要研究方向包括：机器学习、模式识别、计算机视觉、计算机图形学、医学影像处理、生物信息学等。