摘要：Shutterstock AI 与人类生成图像数据集包含约 100,000 张图像，旨在支持人工智能生成图像与人工创作图像之间的识别和对比研究。
数据集概述
Shutterstock AI 与人类生成图像数据集包含约 100,000 张图像，旨在支持人工智能生成图像与人工创作图像之间的识别和对比研究。其中训练集约 80,000 张，测试集约 20,000 张，图像来源同时覆盖 AI 生成内容以及人类艺术家创作的真实照片和插图。每张图像均具有明确的类别标签，可用于构建二分类模型，研究不同来源图像在视觉特征、纹理结构和生成痕迹等方面的差异。。
数据结构与关键特征
该数据集以图像文件及其对应标签为核心数据结构，目标类别主要分为“AI 生成图像”和“人工创作图像”两类。其较大的样本规模适合深度学习模型训练，可通过图像尺寸、颜色分布、纹理、边缘、频域特征以及深度视觉特征等信息进行分析，并结合 CNN、Vision Transformer 等计算机视觉模型提取高维表示，从而识别生成式模型可能留下的局部纹理异常、结构规律和统计特征。
应用价值与研究方向
该数据集可广泛应用于 AI 生成图像检测、数字取证、内容审核、媒体真实性验证以及生成模型质量评估等领域。研究者可以比较 CNN、Transformer 等不同架构的分类性能，分析模型对不同类型图像的泛化能力，并进一步开展可解释性分析、跨生成模型检测、对抗鲁棒性和合成内容溯源研究，为识别 Stable Diffusion、DALL·E、MidJourney 等生成式模型产生的视觉内容以及构建可信数字媒体检测系统提供数据基础。
数据集来源
由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
数据集信息
免责声明与引用
数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-370
文件大小：10G
原创声明：本数据集为整理作品
联系方式
开源协议
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