除了頻域分析，還有多種特徵提取方法可以用於區分真假圖像，包括：
空間域特徵提取：利用傳統的圖像處理技術，如邊緣檢測（例如Canny邊緣檢測）、紋理分析（如LBP、Gabor濾波器）等，提取圖像的空間特徵。這些特徵可以幫助識別圖像中的不自然元素，從而判斷其真實性。
深度學習特徵提取：使用卷積神經網絡（CNN）自動提取圖像特徵。通過訓練深度學習模型，能夠學習到更高層次的抽象特徵，這些特徵在區分真假圖像時可能更具判別力。
統計特徵分析：通過計算圖像的統計特徵（如均值、方差、偏度和峰度）來分析圖像的分佈特性。這些統計特徵可以用來識別圖像生成過程中的異常模式。
顏色直方圖分析：分析圖像的顏色分佈，通過比較真實圖像和生成圖像的顏色直方圖，可以發現生成圖像中可能存在的顏色不一致性。
光學特徵提取：利用光學特徵，如反射、折射和陰影等，來分析圖像的真實性。這些特徵可以幫助識別圖像中不自然的光照效果。