肉眼看不出的幻觉？清华提出视觉源幻觉，仅用0.9%数据实现SOTA

清华大学提出“视觉源幻觉”概念，用于识别AI生成图像中肉眼难以察觉的偏差。该方法仅使用0.9%的数据量，即在相关基准测试中达到当前最优性能（SOTA）。该研究针对视觉模型在生成或理解图像时可能出现的细微幻觉问题，提出新的检测思路，并显著降低对大规模数据的依赖。实验结果表明，在极低数据占比下仍能保持领先效果，为视觉幻觉检测提供了高效方案。