随着AIGC技术的发展，由AI所生成的虚假图像的检测正成为一个新的研究热点。然而，现有检测方法的实验条件与测试数据集不完全相同，无法直接横向对比检测性能。为此，我们针对现有主流AIGC图像检测方案进行全面分析与比较，并提出了性能更好的AIGC图像检测新方法。更进一步，我们提供了一个综合测试与评估平台，在保证相同训练集与实验条件的情况下，分析并测试了目前检测算法的检测准确率与泛化性等性能指标，为AIGC生成图像检测领域提供一项基准的实验对比平台（Benchmark），同时整合并开源了多种现有AIGC生成图像的检测算法，供同行研究比较。欢迎大家下载源代码、测评比较，并引用课题组在arXiv公开的论文。
MSAQE是复旦大学的一个开创性项目，利用人工智能根据游客评论评估景区质量。通过分析超过600万条评论，系统提供准确的实时评估，帮助政府用户做出明智决策。
复旦大学多媒体智能安全实验室