AI vs Real Images Dataset 🤖📸

kaggle2026-03-21 更新2026-05-09 收录

AI生成内容检测

图像真伪分类

数据链接：

https://www.kaggle.com/datasets/rhythmghai/ai-vs-real-images-dataset 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

Balanced dataset of real photos and AI-generated images across 5 categories

涵盖5个类别的真实照片与AI生成图像的平衡数据集

创建时间：

2026-03-21

SM-D, AIGTBench

AI生成内容检测

社交媒体分析

SM-D数据集由香港科技大学（广州）和CISPA亥姆霍兹信息安全中心的研究团队创建，旨在量化社交媒体平台上AI生成文本（AIGT）的普及情况。该数据集包含了来自Medium、Quora和Reddit三个平台的约240万条帖子，时间跨度为2022年1月至2024年10月。AIGTBench数据集则是一个用于训练和评估AIGT检测器的基准数据集，包含了由12个不同的大型语言模型生成的约2877万条AI

arXiv2024-12-24 更新6793

DDA-Training-Set

AI生成内容检测

图像对齐

该数据集是论文《Dual Data Alignment Makes AI-Generated Image Detector Easier Generalizable》的核心训练数据，旨在解决传统AIGI检测数据集中的格式偏差、内容偏差和大小偏差问题。数据集基于MSCOCO训练集构建，使用Dual Data Alignment (DDA)技术生成合成图像，确保真实图像和合成图像在像素和频率域高度对齐

Hugging Face2025-12-15 更新420

AH&AITD – Arslan’s Human and AI Text Database

AI生成内容检测

文本真实性鉴别

AH&AITD is a comprehensive benchmark dataset designed to support the evaluation of AI-generated text detection tools. The dataset contains 11,580 samples spanning both human-written

DataCite Commons2025-05-24 更新190

MintVid

AI生成内容检测

深度伪造

MintVid是由中国科学院与蚂蚁集团联合构建的高质量AI生成视频检测数据集，包含3000条视频样本，涵盖9种前沿生成模型。数据集分为三部分：1.5K高度逼真的专有模型生成视频（含文本/图像到视频内容）、2K基于3种公开模型的深度伪造视频，以及从短视频平台收集的真实场景含事实错误子集。其数据来源多样，覆盖通用内容、面部伪造和事实推理三大场景，旨在解决现有数据集时效性不足、时空一致性差等问题，为AI

arXiv2026-02-10 更新1260

万维易源-AI生成文本检测器-内容真实性检测-文本来源分析

AI生成内容检测

真实性检测

【可检测出超过98%的AI生成作品】我们的技术能够根据输入的内容（中文/英文），准确判断是人类创作还是AI创作的概率。这一功能被广泛应用于互联网平台内容审核、写作质量评估、学术不端行为检测以及伪造文件检测等场景。

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