Fusing Frequency and Spatial Transformers for Robust Detection of AI-Generated Images
Notice bibliographique
Résumé
The rapid advancement of generative models, particularly Generative Adversarial Networks (GANs), has led to the proliferation of highly realistic AI-generated images that pose serious challenges to digital content authenticity.This paper presents a dual-branch transformerbased architecture designed to enhance the detection of such synthetic images by simultaneously learning spatial and frequency-domain representations.The proposed model processes RGB inputs and their corresponding Fast Fourier Transform (FFT)-based spectrograms through two parallel Vision Transformer encoders, enabling the extraction of complementary features.These features are fused before final classification, allowing the model to capture both local texture inconsistencies and global signal anomalies that are characteristic of AI-generated imagery.The system was evaluated on a dataset comprising real and StyleGAN2-generated facial images, trained on real and StyleGAN2-generated face images, the model achieved a validation AUC of 0.9807 and generalized effectively to unseen StyleGAN3 samples.An ablation study confirmed the contribution of the frequency stream, and additional testing on StyleGAN3-generated images-unseen during trainingdemonstrated the model's strong generalization capability.These findings suggest that combining spectral and spatial learning within a Transformer framework offers a robust solution for detecting AI-synthesized images in increasingly complex visual environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».