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密集嵌入作为分割提示

虽然通过强大特征提取器的提取的特征具有语义，且图像篡改检测输入反语义的，在嵌入空间中距离更近的两个像素更有可能属于同一类别，这可能来自于特征的相似性也有可能来自语义的相似性。

图1：label0是篡改图像，label1是ground-Truth图像，label2是一致性图像，label3是聚类的图像，

可以看出，通过观察一致性图像可以得出两个重要结论。首先，同类像素对的亲和力通常高于异类像素对（一致性图==1）。当两个像素的亲和力超过0.2（即图2中两条曲线的交叉点）时，它们更可能属于同一类别。这一发现启发我们：在ViT嵌入空间中，通过分析像素间的亲和力关系，可以作为判断标签空间内像素关联性的关键线索，从而为语义分割模型的学习提供有效依据。其次，不同类别的像素仍然可能具有较高的亲和性，这使得前面提到的提示噪声。处理噪声对于有效的自监督学习至关重要