### AIGC技术下的图像篡改检测与定位方法
背景
随着AIGC（人工智能生成内容）技术的快速发展，图像编辑工具变得越来越强大，导致图像篡改变得更加容易且难以被识别。尽管现有的图像伪造检测和定位方法(IFDL)通常有效，但它们仍面临两个主要挑战：一是“黑箱”性质，检测原理不明确；二是泛化能力有限，难以应对各种篡改方式（如Photoshop、DeepFake、AIGC编辑）。
Peking University 的研究
为了应对这些问题，北京大学的研究团队提出了一种可解释的IFDL任务，并设计了名为FakeShield的多模态框架。该框架能够评估图像的真实性，生成伪造区域掩码，并提供基于像素级和图像级篡改线索的判断依据。
与传统方法的对比
- 检测原理：传统IFDL方法仅能给出图像真实性的概率及伪造区域，但无法解释其检测原理。
- 准确性限制：由于现有IFDL方法的有限准确性，人工判断仍然需要。但由于提供的信息不足，难以支持人工评估，用户仍需自行重新分析可疑图片。
现实场景中的挑战
在现实场景中，篡改类型多种多样，包括Photoshop（复制移动、拼接和移除）、AIGC编辑、DeepFake等。现有的IFDL方法通常只能处理其中的一种技术，缺乏全面的泛化能力。这迫使用户提前识别不同的篡改类型并应用相应的检测方法，大大降低了这些模型的实际实用性。
FakeShield框架的核心
- 多模态大语言模型（M-LLM）：利用强大的大语言模型来对齐视觉和文本特征，赋予其更强的视觉理解能力。
- Multimodal Tampering Description Dataset (MMTD-Set)：该数据集使用GPT-4增强现有IFDL数据集，包含篡改图像、修改区域掩码以及详细的编辑区域描述。通过利用MMTD-Set，研究团队微调了M-LLM和视觉分割模型以提供完整分析结果。
模块设计
- Domain Tag-guided Explainable Forgery Detection Module (DTE-FDM)：用于解决各种类型篡改检测的解释问题。
- Multimodal Forgery Localization Module (MFLM)：通过详细的文本描述实现伪造定位。
实验结果与展望
FakeShield框架能有效检测和定位多种篡改技术，提供了比传统IFDL方法更加可解释且优越的解决方案。这标志着将多模态大语言模型应用于可解释性IFDL领域的首次尝试，并在该领域取得了显著进展。
- 优点：不仅在篡改检测中表现出色，还能提供全面的解释和精确的定位，展现出强大的泛化能力以应对各种篡改类型。
- 应用前景：FakeShield将成为适用于多种实际应用场景的多功能实用工具。未来将在多个领域发挥关键作用：
- 提升与数字内容操纵相关的法律法规；
- 指导生成式AI的发展；
- 推动更加清晰可信的在线环境建设；
- 在法律程序中辅助证据收集；
- 纠正公众讨论中的错误信息，最终促进数字媒体的完整性和可靠性。
