論文の概要: BusterX++: Towards Unified Cross-Modal AI-Generated Content Detection and Explanation with MLLM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.14632v2
• Date: Thu, 31 Jul 2025 12:03:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 15:10:45.254168
• Title: BusterX++: Towards Unified Cross-Modal AI-Generated Content Detection and Explanation with MLLM
• Title（参考訳）: BusterX++: MLLMによる統合型クロスプラットフォームAI生成コンテンツ検出と説明を目指して
• Authors: Haiquan Wen, Tianxiao Li, Zhenglin Huang, Yiwei He, Guangliang Cheng,
• Abstract要約: 合成メディアのクロスモーダル検出と説明のための新しいフレームワークである textbfBusterX++ を紹介する。 本手法は,冷間開始を排除した高度強化学習(RL)ポストトレーニング戦略を取り入れたものである。 textbfGenBuster++は、最先端の画像とビデオ生成技術を利用したクロスモーダルなベンチマークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.349038994581415
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in generative AI have dramatically improved image and video synthesis capabilities, significantly increasing the risk of misinformation through sophisticated fake content. In response, detection methods have evolved from traditional approaches to multimodal large language models (MLLMs), offering enhanced transparency and interpretability in identifying synthetic media. However, current detection systems remain fundamentally limited by their single-modality design. These approaches analyze images or videos separately, making them ineffective against synthetic content that combines multiple media formats. To address these challenges, we introduce \textbf{BusterX++}, a novel framework designed specifically for cross-modal detection and explanation of synthetic media. Our approach incorporates an advanced reinforcement learning (RL) post-training strategy that eliminates cold-start. Through Multi-stage Training, Thinking Reward, and Hybrid Reasoning, BusterX++ achieves stable and substantial performance improvements. To enable comprehensive evaluation, we also present \textbf{GenBuster++}, a cross-modal benchmark leveraging state-of-the-art image and video generation techniques. This benchmark comprises 4,000 images and video clips, meticulously curated by human experts using a novel filtering methodology to ensure high quality, diversity, and real-world applicability. Extensive experiments demonstrate the effectiveness and generalizability of our approach.
• Abstract（参考訳）: 生成AIの最近の進歩は、画像とビデオの合成能力を劇的に改善し、洗練された偽コンテンツによる誤情報のリスクを著しく高めた。 これに対し、検出手法は従来のマルチモーダル大言語モデル(MLLM)のアプローチから進化し、合成メディアの識別における透明性と解釈性の向上を実現している。 しかし、現在の検出システムは、その単一モダリティ設計によって基本的に制限されている。 これらのアプローチは画像や動画を別々に分析し、複数のメディアフォーマットを組み合わせた合成コンテンツに対して効果がない。 これらの課題に対処するために,合成メディアのクロスモーダル検出と説明に特化して設計された新しいフレームワークである \textbf{BusterX++} を紹介する。 本手法は,冷間開始を排除した高度強化学習(RL)ポストトレーニング戦略を取り入れたものである。 マルチステージトレーニング、Thinking Reward、Hybrid Reasoningを通じて、BusterX++は安定的で実質的なパフォーマンス改善を実現している。 包括的評価を可能にするため,最先端の画像とビデオ生成技術を活用したクロスモーダルベンチマークである \textbf{GenBuster++} も提示した。 このベンチマークは4000枚の画像とビデオクリップで構成されており、人間の専門家によって、高品質、多様性、および実世界の適用性を保証するために、新しいフィルタリング手法を用いて細心の注意を払ってキュレートされている。 大規模な実験は、我々のアプローチの有効性と一般化性を実証する。

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