图像篡改检测综述
图像篡改检测综述
随着多模态大语言模型的发展，研究者们就像使用其卓越的思维链推理能力，在图像取证安全领域提供合理的定位与解释能力。
SIDA专注于深度伪造图像在社交媒体上传输的情况，首先其提出里一个新的数据集SID-Set，其包含了30万张AI生成/篡改及真实图像，并附有全面标注。其次提出了SIDA网络，不仅能识别图像真实性，还能通过掩码预测标注篡改区域，并提供模型判断标准的文本解释。具体而言，当输入图像xi和对应文本xt时，<DET>标记的最后一个隐藏层会生成检测结果。若检测结果提示图像存在篡改，SIDA将提取<SEG>标记以生成篡改区域的掩码。图中展示了一个男性面部被篡改的示例。
