論文の概要: FakeReasoning: Towards Generalizable Forgery Detection and Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21210v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 06:54:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:52:41.467717
• Title: FakeReasoning: Towards Generalizable Forgery Detection and Reasoning
• Title（参考訳）: FakeReasoning: 一般化可能な偽造検出と推論を目指して
• Authors: Yueying Gao, Dongliang Chang, Bingyao Yu, Haotian Qin, Lei Chen, Kongming Liang, Zhanyu Ma,
• Abstract要約: フォージェリ検出・推論タスク(FDR-Task)としてのAI生成画像の検出と説明のモデル化を提案する。 10つの生成モデルにわたる100K画像を含む大規模データセットであるMulti-Modal Forgery Reasoning dataset (MMFR-Dataset)を紹介する。 また、FakeReasoningという2つの重要なコンポーネントを持つ偽検出および推論フレームワークも提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.8865218866598
• License:
• Abstract: Accurate and interpretable detection of AI-generated images is essential for mitigating risks associated with AI misuse. However, the substantial domain gap among generative models makes it challenging to develop a generalizable forgery detection model. Moreover, since every pixel in an AI-generated image is synthesized, traditional saliency-based forgery explanation methods are not well suited for this task. To address these challenges, we propose modeling AI-generated image detection and explanation as a Forgery Detection and Reasoning task (FDR-Task), leveraging vision-language models (VLMs) to provide accurate detection through structured and reliable reasoning over forgery attributes. To facilitate this task, we introduce the Multi-Modal Forgery Reasoning dataset (MMFR-Dataset), a large-scale dataset containing 100K images across 10 generative models, with 10 types of forgery reasoning annotations, enabling comprehensive evaluation of FDR-Task. Additionally, we propose FakeReasoning, a forgery detection and reasoning framework with two key components. First, Forgery-Aligned Contrastive Learning enhances VLMs' understanding of forgery-related semantics through both cross-modal and intra-modal contrastive learning between images and forgery attribute reasoning. Second, a Classification Probability Mapper bridges the optimization gap between forgery detection and language modeling by mapping the output logits of VLMs to calibrated binary classification probabilities. Experiments across multiple generative models demonstrate that FakeReasoning not only achieves robust generalization but also outperforms state-of-the-art methods on both detection and reasoning tasks.
• Abstract（参考訳）: AI生成画像の正確かつ解釈可能な検出は、AI誤用に伴うリスクを軽減するために不可欠である。 しかし、生成モデル間の領域ギャップは、一般化可能な偽造検出モデルの開発を困難にしている。 さらに、AI生成画像中のすべてのピクセルが合成されるため、従来の唾液ベースの偽造説明法は、このタスクには適していない。 これらの課題に対処するために,我々は,AI生成画像の検出と説明をFDR-Task(Forgery Detection and Reasoning Task)としてモデル化することを提案する。 この作業を容易にするために、FDR-Taskの包括的な評価を可能にする10種類の偽推論アノテーションを備えた10生成モデルに100K画像を含む大規模データセットであるMulti-Modal Forgery Reasoning dataset (MMFR-Dataset)を導入する。 さらに,2つのキーコンポーネントを持つ偽検出・推論フレームワークであるFakeReasoningを提案する。 Forgery-Aligned Contrastive Learningは、画像間のクロスモーダルおよびイントラモーダルのコントラスト学習とフォージェリ属性推論の両方を通して、VLMのフォージェリ関連セマンティクスの理解を強化する。 第二に、分類確率マップパは、VLMの出力ロジットを校正二項分類確率にマッピングすることで、偽検出と言語モデリングの最適化ギャップを橋渡しする。 複数の生成モデルにまたがる実験により、FakeReasoningは堅牢な一般化を達成するだけでなく、検出タスクと推論タスクの両方において最先端の手法よりも優れていることが示された。

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