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原標題：圖像偽造照妖鏡！北大發布多模態LLM圖像篡改檢測定位框架FakeShield
關鍵字：圖像,模型,區域,數據,解釋性
文章來源：新智元
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新智元報道編輯：LRST
【新智元導讀】北京大學的研究人員開發了一種新型多模態框架FakeShield，能夠檢測圖像偽造、定位篡改區域，并提供基于像素和圖像語義錯誤的合理解釋，可以提高圖像偽造檢測的可解釋性和泛化能力。隨著生成式人工智能（AIGC）的迅猛發展，圖像編輯與合成技術變得愈加成熟與普及。這一趨勢為圖像內容創作帶來了便捷的同時，也顯著增加了篡改檢測的難度。
用戶能夠通過Photoshop、DeepFake、AIGC等工具對圖像進行高質量編輯，且往往不留任何痕跡。在此背景下，如何準確檢測并定位篡改區域，成為了學術界與工業界的關注重點。
盡管現有的圖像篡改檢測與定位（IFDL）算法在網絡結構和訓練策略上取得了一定進展，但仍存在幾個主要問題：
1. 大多數方法采用黑箱模型，僅輸出真實性概率，缺乏詳細的檢測解釋，導致用戶對結果的信任度降低。
2. 現有算法通常針對特定篡改技術，缺乏應對多樣化篡改手段的能力，降低了實用性。
為了解決這些問題，如圖1所示，北京大學與華南理工大學的研究團隊提出了一種全新的任務：可解釋的圖像偽造檢測與定位（e-IFDL），并設計了一個新穎的多模態偽造檢測定位

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