首个统一的图像与视频AIGC可解释性检测框架，多榜单SOTA性能

想象一下：你正在浏览社交媒体，看到一张震撼的图片或一段令人震撼的视频。它栩栩如生，细节丰富，让你不禁信以为真。但它究竟是真实记录，还是由顶尖 AI 精心炮制的「杰作」？如果一个 AI 工具告诉你这是「假的」，它能进一步解释理由吗？它能清晰指出图像中不合常理的光影，或是视频里一闪而过的时序破 绽吗？ 这种「真假难辨」且「知其然不知其所以然」的困境，正是当前 AIGC 时代我们面临的严峻挑战。随着 AI 生成的内容越来越逼真 ，传统的「黑箱式」检测工具 已难以满足我们对透明度和可信度的需求 。我们迫切需要能够同时处理图像和视频、并且能给出「诊断报告」的智能检测系统。正因如此，这篇论文提出了 「IVY-FAKE：一个统一的可解释性图像与视频 AIGC 检测框架与基准」 ，目标是让 AI 不仅能识别「李逵」与「李鬼」，更能清楚解释：是哪些具体的视觉伪影 （空间或时间上的），暴露了内容的「AI 基因」。 该工作由 π 3 AI Lab, 武汉大学，南京大学，斯坦福大学机构的多位研究人员合作完成。 论文标题：IVY-FAKE: A Unified Explainable Framework and Benchmark f ...