文章总览 - 3
Towards Modern Image Manipulation Localization A Large-Scale Dataset and Novel Methods
发表于CVPR2024型，CAAA可以像素级自动和精确地注释大量的人工伪造的图像，进一步提出了一种新的度量QES，以方便不可靠注释的自动过滤。
1
Multi-view Feature Extraction via Tunable Prompts is Enough for Image Manipulation Localization
发表于ACMMM2024,针对IML任务中公共训练数据集的稀缺，通过采用可调提示来利用预训练模型的丰富先验知识，即Prompt-IML框架,即插即用的特征对齐和融合模块。
*现有问题*： IML任务中公共训练数据集的稀缺直接阻碍了模型的性能。 *解决方案*： 提出了一个Prompt-IML框架，该框架通过采用可调提示来利用预训练模型的丰富先验知识。具体情况
> 通过集成可调提示，从单个预先训练过的主干中提取和调整多视图特征，从而保持性能和鲁棒性  > 特征对齐和融合的FAF模块 
DH-GAN:Image manipulation localization via a dual homology-aware generative adversarial network
发表于Pattern Recognition 2024，双同源感知生成对抗网络（DH-GAN）,选择性金字塔（SAP）校准多尺度特征。
3