首頁螞蟻集團憑藉 AIGC 偵測技術的突破，在電腦視覺會議上大放異彩
螞蟻集團近期在 CVPR 2026 NTIRE 影像偵測挑戰賽的兩個賽道中榮獲最高榮譽，分別是「複雜真實世界情境下的穩健性樣本測試」與「人臉增強異常偵測」。這項成就為在 AI 時代推進支付、內容安全審查及金融身分驗證等領域的風險識別工作提供了關鍵支持。
深度偽造（deepfakes）及生成式人工智慧內容（AIGC）濫用所衍生的風險正日益加劇。此類合成內容常難以肉眼辨識，而現有檢測模型在面對真實世界環境及多模態大型模型的快速演進時，準確度往往大幅下降。CVPR挑戰賽針對此問題提出解決方案，要求模型在涉及「未知生成架構」與「複雜退化干擾」的極端測試中，仍能維持高準確度與強健性。
螞蟻集團深耕支付系統領域逾二十年，已開發出領先業界的安全技術。這份專業知識現正延伸至 AI 安全領域。團隊提出基於 DINOv3 視覺基礎模型的偵測框架，使 AIGC 偵測能力從實驗室環境邁向實際應用，實現了重大飛躍。
針對「強健性樣本測試」賽道，螞蟻AI安全實驗室團隊建構了一個包含數百萬個高品質樣本的複雜訓練語料庫。該語料庫整合了WildFake、Z-Image、Seedream及Nano-banana-pro等資料集，並結合了尖端模型。 其底層架構採用雙流並行整合結構，猶如賦予檢測模型兩隻互補的「眼睛」，既能捕捉局部細節，亦能掌握整體影像特徵。團隊模擬了完整的影像退化效果鏈，從單一噪點到多重變形，精準重現了社交媒體傳播及二次攝影中常見的真實世界影像篡改情形。此方法大幅提升了模型在實際情境中的檢測表現。
此外，研究團隊還引入了兩階段的「定位-檢視」檢測範式。此方法會先標定可疑區域，再進行詳細檢視。他們同時建置了 FakeXplained 資料集，提供針對特定區域的文字解釋。 在分析可疑影像時，此技術不僅能判定其是否為 AI 生成，更能精準標示出含有偽造瑕疵或物理不一致性的區域，並同步生成詳細的推理依據。這項突破超越了傳統的「黑箱」檢測模式，使模型決策變得可追溯且可解釋。為促進合作以應對 Deepfake 挑戰，該團隊已在 GitHub 上開源了該領域最全面的 AIGC 影像與影片檢測資源庫之一。
在「人臉增強異常檢測」競賽中，螞蟻國際團隊憑藉精準定位人臉影像中的異常區域而奪冠。這項技術主要應用於金融交易身分驗證及開戶文件審查等情境，為防範深度偽造（Deepfake）及基於 AIGC 的攻擊提供了關鍵的技術保障。 在跨境支付與金融服務領域，螞蟻國際已將 AIGC 識別技術深度整合至 EKYC（電子身份驗證）及文件防偽等流程中，確保能對各類生成內容具備強大的檢測能力。
CVPR（電腦視覺與模式識別會議）是由IEEE贊助的國際會議。與ICCV及ECCV並列，被視為電腦視覺領域三大頂級會議之一。今年的挑戰賽吸引了來自全球超過500支隊伍參與。
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