本論文では、潜在的再構成誤差(LaRE)と誤差ガイド特徴精製モジュール(EGRE)を組み合わせた新しい手法LaRE2を提案する。LaREは効率的な再構成特徴量で、既存手法に比べて8倍高速である。EGREは、LaREを利用して空間的および特徴量チャンネル的に画像特徴を精製し、生成画像検出の識別性を高める。大規模GenImageベンチマークで、LaRE2は最先端手法に比べて11.9%/12.1%のACC/AP向上を達成した。