論文の概要: ForgerySleuth: Empowering Multimodal Large Language Models for Image Manipulation Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19466v1
• Date: Fri, 29 Nov 2024 04:35:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:21:51.479080
• Title: ForgerySleuth: Empowering Multimodal Large Language Models for Image Manipulation Detection
• Title（参考訳）: ForgerySleuth:画像操作検出のためのマルチモーダル大言語モデル
• Authors: Zhihao Sun, Haoran Jiang, Haoran Chen, Yixin Cao, Xipeng Qiu, Zuxuan Wu, Yu-Gang Jiang,
• Abstract要約: 我々はForgerySleuthを提案し、包括的ヒント融合を行い、改ざんされた領域を示すセグメンテーション出力を生成する。 ForgeryAnalysisの有効性を実証し,ForgerySleuthが既存手法の堅牢性,一般化性,説明可能性において著しく優れていたことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 107.86009509291581
• License:
• Abstract: Multimodal large language models have unlocked new possibilities for various multimodal tasks. However, their potential in image manipulation detection remains unexplored. When directly applied to the IMD task, M-LLMs often produce reasoning texts that suffer from hallucinations and overthinking. To address this, in this work, we propose ForgerySleuth, which leverages M-LLMs to perform comprehensive clue fusion and generate segmentation outputs indicating specific regions that are tampered with. Moreover, we construct the ForgeryAnalysis dataset through the Chain-of-Clues prompt, which includes analysis and reasoning text to upgrade the image manipulation detection task. A data engine is also introduced to build a larger-scale dataset for the pre-training phase. Our extensive experiments demonstrate the effectiveness of ForgeryAnalysis and show that ForgerySleuth significantly outperforms existing methods in generalization, robustness, and explainability.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルな大規模言語モデルは、様々なマルチモーダルタスクの新たな可能性を解き放った。 しかし、画像操作検出におけるその可能性はまだ解明されていない。 IMDタスクに直接適用する場合、M-LLMは幻覚や過剰思考に悩まされる推論テキストを生成することが多い。 そこで本研究では,M-LLMを応用したForgerySleuthを提案する。 さらに、画像操作検出タスクをアップグレードするための解析と推論テキストを含む、Chain-of-Cluesプロンプトを通じてForgeryAnalysisデータセットを構築する。 事前トレーニングフェーズ用の大規模なデータセットを構築するために、データエンジンも導入されている。 ForgeryAnalysis の有効性を実証し,ForgerySleuth が既存手法の一般化,堅牢性,説明可能性において著しく優れていることを示す。

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