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FakeShield

FakeShield是一个多模态框架,旨在解决图像检测和定位(IFDL)领域中的两个主要挑战:检测原理的黑箱性和在不同篡改方法间的有限泛化能力。FakeShield通过利用GPT-4o增强现有的IFDL数据集,创建了多模态篡改描述数据集(MMTD-Set),用于训练FakeShield的篡改分析能力。该框架包括领域标签引导的可解释检测模块(DTE-FDM)和定位模块(MFLM),能够处理各种类型的篡改检测解释,并实现由详细文本描述引导的定位。FakeShield在检测准确性和F1分数上优于其他方法,提供了一个可解释且优越的解决方案。

#大语言模型
#多模态学习
#可解释性
#图像检测
#跨领域泛化
定价: 免费
FakeShield

产品详情

基于多模态大语言模型的可解释图像检测与定位

主要功能

1
领域标签引导的可解释检测:使用数据领域标签桥接不同类型数据之间的数据领域冲突,并引导多模态大语言模型生成检测结果和判断依据。
2
定位模块:使用DTE-FDM输出的篡改区域描述作为视觉分割模型的提示,引导其精确定位篡改区域。
3
多模态篡改描述数据集(MMTD-Set):通过GPT-4o生成篡改图像的分析和描述,构建“图像-掩码-描述”三元组以支持模型的多模态训练。
4
跨领域泛化能力:利用领域标签策略有效处理不同篡改类型之间的数据冲突,增强跨领域泛化能力。
5
高精度检测性能:在Photoshop、AIGC-Editing等数据集上展示了优于其他方法的检测准确性和F1分数。
6
详细的解释性能:通过余弦语义相似度(CSS)评估FakeShield的解释能力,生成与真实情况紧密对齐的篡改区域描述。
7
精确的定位性能:在多个测试集上实现了最高的IoU和F1分数,产生更清晰、更精确的篡改区域分割。

使用教程

1
1. 访问FakeShield网站并了解产品概述和主要功能。
2
2. 阅读文档和教程,了解如何使用FakeShield进行图像检测和定位。
3
3. 下载并安装必要的软件或插件,以便在本地或云端环境中运行FakeShield。
4
4. 上传需要检测的图像文件到FakeShield平台。
5
5. 利用FakeShield的DTE-FDM模块进行图像检测,并获取检测结果。
6
6. 使用MFLM模块根据DTE-FDM的输出定位图像中的篡改区域。
7
7. 分析FakeShield提供的篡改区域描述和图像掩码,以深入了解篡改的性质和范围。
8
8. 根据FakeShield的检测和定位结果,采取相应的行动,如报告虚假内容、加强安全措施或进行进一步的调查。

使用示例

网络安全公司使用FakeShield检测和定位网络上流传的深度视频截图,以识别和阻止虚假信息的传播。

新闻机构利用FakeShield验证新闻图片的真实性,确保报道的准确性和公正性。

个人用户使用FakeShield分析社交媒体上的图片,以识别可能的图像篡改,保护自己免受虚假信息的影响。

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