北京大学提出基于多模态大语言模型的可解释图像篡改检测定位方法FakeShield，应对图像伪造篡改问题。创建MMTD-Set数据集，构建FakeShield框架，实验显示其在检测、定位、解释方面性能优越。

🎯FakeShield提出全新任务e-IFDL，能检测图像真实性并生成篡改区域掩膜，还可提供合理解释，解决传统IFDL方法的问题。

📄构建MMTD-Set数据集，根据篡改方法分数据域，利用GPT-4o生成图像分析与描述，构建三元组支持多模态训练，并设计特定描述提示。

🛠FakeShield框架包括DTE-FDM和MFLM，DTE-FDM负责图像伪造检测与结果分析，MFLM使用DTE-FDM输出引导定位篡改区域。

2024-10-11 12:10 江苏

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本篇分享论文FakeShield: Explainable Image Forgery Detection and Localization via Multi-modal Large Language Models，北京大学提出基于多模态大语言模型的可解释图像篡改检测定位。

论文信息：Zhipei Xu, Xuanyu Zhang, Runyi Li, Zecheng Tang, Qing Huang, Jian Zhang*. FakeShield: Explainable Image Forgery Detection and Localization via Multi-modal Large Language Models. arxiv preprint arxiv:2410.02761, 2024. （*张健为通讯作者）

arxiv链接：https://arxiv.org/abs/2410.02761

论文网站：https://zhipeixu.github.io/projects/FakeShield/

项目网址：https://github.com/zhipeixu/FakeShield

随着生成式AI技术的快速发展，图像伪造和篡改变得越来越普遍，在真实性与安全性方面带来挑战。传统的图像伪造检测与定位（IFDL）方法存在检测原理未知和泛化性较差等问题。

为了应对这些问题，本文提出了一种全新的任务：可解释的图像伪造检测与定位（e-IFDL），并设计了一个新颖的多模态伪造检测定位框架：FakeShield。

如图1所示，与传统IFDL方法相比，FakeShield不仅能检测图像的真实性并生成篡改区域的掩膜，还可以基于像素伪影和图像语义错误等伪造线索提供合理的解释。

此外，我们创建了多模态篡改描述数据集MMTD-Set，并结合数据域标签（domain tag）引导的可解释的伪造检测模块DTE-FDM与多模态伪造定位模块MFLM，以实现细粒度伪造检测与定位。

实验结果显示，FakeShield在包含多种伪造方法的测试集上，展现了优越的性能以及出色的鲁棒性，泛化性。

MMTD-Set数据集构建：如图2所示，我们根据篡改方法，将篡改图片分为PhotoShop、DeepFake、AIGC-Editing三个数据域。

基于现有的IFDL数据集，我们利用GPT-4o生成对于篡改图像的分析与描述，构建“图像-掩膜-描述”三元组，以支持模型的多模态训练。

另外，针对不同篡改类型，我们设计了特定的描述提示，引导GPT关注不同的像素伪影和语义错误。

FakeShield框架：如图3所示，该框架包括域标签引导的可解释伪造检测模块（Domain Tag-guided Explainable Forgery Detection Module，DTE-FDM）和多模态伪造定位模块（Multi-modal Forgery Localization Module，MFLM）两个关键部分。

DTE-FDM负责图像伪造检测与检测结果分析，利用数据域标签（domain tag）弥合不同伪造类型数据之间的数据域冲突，引导多模态大语言模型生成检测结果及判定依据。

MFLM则使用DTE-FDM输出的对于篡改区域的描述作为视觉分割模型的Prompt，引导其精确定位篡改区域。

在实验结果方面，我们从检测，定位，解释三个方面来评价FakeShield的效果，其在多个IFDL测试集中表现出优越性能，定量结果如表1，表2，表3所示，定位性能的定性结果如图4所示。

表1：FakeShield与主流IFDL方法的定位性能比较

表2：FakeShield与主流通用MLLM方法的解释性能比较

表3：FakeShield与主流IFDL方法的定位性能比较

实验室简介：
视觉信息智能学习实验室（VILLA）由张健助理教授于2019年创立并负责，主要围绕“智能可控图像生成”这一前沿领域，深入开展高效图像重建、可控图像生成和精准图像编辑三个关键方向的研究。
创立至今已在Nature子刊Communications Engineering、TPAMI、TIP、IJCV、SPM、CVPR、NeurIPS、ICCV、ICLR等高水平国际期刊和会议上发表论文90余篇。
近期工作包括无需GT自监督图像重建SCNet、超低采样率单光子压缩共焦显微成像DCCM、图像条件可控生成模型T2I-Adapter、全景视频生成模型360DVD、拖拽式细粒度图像编辑DragonDiffusion/DiffEditor、精确控制视频内容与运动的编辑ReVideo、面向3DGS动态场景重建与理解HiCoM/OpenGaussian、面向3DGS的隐写框架GS-Hider、面向AIGC内容篡改定位与版权保护的水印技术EditGuard/V2A-Mark等，欢迎关注！
更多信息可访问VILLA实验室主页（https://villa.jianzhang.tech/）或张健助理教授个人主页（https://jianzhang.tech/）。

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