Awesome-AIGC-Image-Video-Detection

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开源 free 评测安全
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GitHub 星标 ★ 471
维护状态 活跃
是否开源 是
定价模式 free

项目预览

项目数据

分类评测安全
开发团队ant-research
所属国家
定价模式free
价格说明开源免费资源列表
访问状态
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言
技术栈/模型ai-generated-detection,ai-generated-image-detection,aigc-detection,awesome-list,multimodal-large-language-models
GitHub 星标★ 471
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-03-26 00:00:00
代码更新—
仓库体积—
本站数据更新—
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-10-21
浏览次数0

项目介绍

这是一个聚焦 AI 生成图像与视频检测方向的资源合集,把散落在论文、数据集、基准测试和工具中的资料整理成结构化清单。它解决的核心问题是:AIGC 检测领域进展快、资料分散,研究者和工程团队难以快速找到权威论文、可用数据集与评测基准。项目按主题归类收录最新研究与资源,覆盖生成图像检测、生成视频检测、多模态大模型相关检测方法等方向,并持续跟进新成果。核心能力是提供一份可导航的索引,帮助读者快速建立领域地图、筛选可复现的数据与基准、跟踪前沿方法,适合作为入门调研和方案选型的第一站。它本身不是检测模型或工具库,不提供可直接运行的代码,价值在于信息聚合与方向指引。

Star 增长趋势

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技术标签

使用教程

—

核心亮点

  • 按图像检测、视频检测、多模态大模型等主题分类整理,领域地图清晰
  • 聚合论文、数据集与评测基准,便于快速筛选可复现资源
  • 持续跟进最新研究,适合跟踪 AIGC 检测前沿动态

不足之处

  • 仅为资源清单,不提供可运行代码或检测模型
  • 条目质量与更新频率依赖维护者投入,文档与社区活跃度待观察

适用场景

  • 研究者入门 AIGC 检测方向时快速调研领域现状
  • 算法团队为内容审核产品选型检测方案与数据集
  • 安全评测人员查找图像/视频伪造检测的基准与对比方法

替代项目

Awesome-Deepfake-Detection、Awesome-AIGC-Detection

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