UCF-Net

UCF-Net, или Uncertainty-aware Consistency Fusion Network, объединяет семантические признаки CLIP и структурные признаки DINO для обнаружения синтетических изображений. Механизм неопределённости снижает влияние ветви, которая хуже согласуется с конкретным файлом. Авторы проверили подход на крупном наборе и отдельно изучили перенос между генераторами.

Баллы из статьи нельзя считать вероятностью подделки для любого изображения. JPEG-сжатие, скриншоты, ретушь, новые генераторы и иной состав данных меняют точность. Детектор не устанавливает автора, намерение или цепочку происхождения и не должен быть единственным основанием публичного обвинения.

Для внедрения соберите локальную выборку реальных и синтетических файлов после типичных преобразований. Настройте серую зону, где решение передаётся человеку, храните версию весов и регулярно добавляйте новые генераторы. Перед коммерческим применением проверьте лицензии модели, кода и данных.