CNN 生成的图像与真实图像很难分辨吗？来自 Adobe 和加州伯克利的研究者发现，仅仅在一种 CNN 生成的图像上进行训练的分类器，也可以检测许多其他模型生成的结果。或许，GAN 和 Deepfake 在「瞒天过海」上也不是万能的。
近来，诸如生成对抗网络（GAN）的深度图像生成技术快速发展，引发了公众的广泛关注和兴趣，但这也使人们担心，我们会逐渐走入一个无法分辨图像真实与否的世界。
这种担忧尤其体现在一些特定的图像操纵技术上，例如用来进行面部风格替换的「Deepfake」，以及逼真的人像生成。其实这些方法仅仅是一种广泛应用技术中的两个实例：基于卷积神经网络（CNN）的图像生成。
来自 Adobe 和加州伯克利的研究人员在论文预印本平台 arXiv 上传了《CNN-generated images are surprisingly easy to spot... for now》，他们提出，即使是在一种 CNN 生成的图像所训练的分类器，也能够跨数据集、网络架构和训练任务，展现出惊人的泛化能力。这篇论文目前已被 CVPR 2020 接收，代码和模型也已公布。
参考链接：
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