Learning Discriminative Noise Guidance for Image Forgery Detection and Localization
发表于AAAI2024，一种两阶段判别噪声引导的方法，第一阶段训练一个噪声提取器，以明确地扩大真实区域和伪造区域之间的噪声分布差异，第二阶段将噪声不一致和RGB数据集成，以进行伪造检测和定位。
*现有问题*： - 随着篡改和后处理技术的发展，这两个区域在噪声域之间的差异变得不那么明显，甚至不那么隐藏。鉴于这些缺陷，我们建议明确地学习和利用噪声的不一致性可以进一步提高IFDL的性能。
*解决方案*：
通过关注噪声域内的操纵痕迹来检测和定位图像伪造，一种两阶段判别噪声引导的方法，第一阶段训练一个噪声提取器，以明确地扩大真实区域和伪造区域之间的噪声分布差异，第二阶段将噪声不一致和RGB数据集成，以进行伪造检测和定位。
具体情况
一阶段：
 为了明确地分离出这两个区域（真实的和伪造的)的噪声分布，我们引入了JS散度来约束 $ G_d $ 。首先，我们利用 groundtruth掩模，将 $ G_d $ 划分为真实区域 $ N_a $ 的噪声和伪造区域 $ N_f $ 的噪声。
式中， $ \sigma_a $ 、 $ \sigma_f $ 为 $ N_a $ 和 $ N_f $ 的标准差， $ \mu_a $ 、 $ \mu_f $ 为 $ N_a $ 和 $ N_f $ 的平均值。
$$ \mathbf{L_{n}}=\lambda\left(1-JSD\right)+\left(1-\lambda\right)\mathcal{L}\left(Y,G_{c}\right) $$ 二阶段：
利用两个分支来处理RGB和噪声信息，为了保证噪声不一致对RGB的引导作用，我们设计了CAGF，并将其与ResNet块交替放置。在噪声的引导下，RGB分支可以提取出与篡改伪影高度相关的特征。
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