論文の概要: CLUE: Leveraging Low-Rank Adaptation to Capture Latent Uncovered Evidence for Image Forgery Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.07413v1
• Date: Sun, 10 Aug 2025 16:22:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 21:23:28.851151
• Title: CLUE: Leveraging Low-Rank Adaptation to Capture Latent Uncovered Evidence for Image Forgery Localization
• Title（参考訳）: CLUE:イメージフォージェリローカライゼーションのためのLank Adaptation to Capture Latent Evidenceの活用
• Authors: Youqi Wang, Shunquan Tan, Rongxuan Peng, Bin Li, Jiwu Huang,
• Abstract要約: 画像編集ツールや生成AIのアクセシビリティ向上は、視覚的に説得力のある偽造物の普及につながっている。 本稿では、その内部生成過程を利用して、最先端(SOTA)テキスト・画像合成モデルのメカニズムを再利用する。 本稿では,Low- Rank Adaptation (LoRA) を用いてパラメータ効率よく安定拡散3 (SD3) を法定特徴抽出器として構成するフレームワークであるCLUEを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.73353140683283
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The increasing accessibility of image editing tools and generative AI has led to a proliferation of visually convincing forgeries, compromising the authenticity of digital media. In this paper, in addition to leveraging distortions from conventional forgeries, we repurpose the mechanism of a state-of-the-art (SOTA) text-to-image synthesis model by exploiting its internal generative process, turning it into a high-fidelity forgery localization tool. To this end, we propose CLUE (Capture Latent Uncovered Evidence), a framework that employs Low- Rank Adaptation (LoRA) to parameter-efficiently reconfigure Stable Diffusion 3 (SD3) as a forensic feature extractor. Our approach begins with the strategic use of SD3's Rectified Flow (RF) mechanism to inject noise at varying intensities into the latent representation, thereby steering the LoRAtuned denoising process to amplify subtle statistical inconsistencies indicative of a forgery. To complement the latent analysis with high-level semantic context and precise spatial details, our method incorporates contextual features from the image encoder of the Segment Anything Model (SAM), which is parameter-efficiently adapted to better trace the boundaries of forged regions. Extensive evaluations demonstrate CLUE's SOTA generalization performance, significantly outperforming prior methods. Furthermore, CLUE shows superior robustness against common post-processing attacks and Online Social Networks (OSNs). Code is publicly available at https://github.com/SZAISEC/CLUE.
• Abstract（参考訳）: 画像編集ツールや生成AIのアクセシビリティが向上し、視覚的に説得力のある偽造物が急増し、デジタルメディアの信頼性が向上した。 本稿では,従来のフォージェリーの歪みを利用したことに加えて,その内部生成過程を利用して,最先端(SOTA)テキスト・画像合成モデルの機構を再利用し,高忠実なフォージェリー・ローカライゼーション・ツールとする。 この目的のために,Low- Rank Adaptation (LoRA) を用いて安定拡散3 (SD3) を法定特徴抽出器として構成する CLUE (Capture Latent Uncovered Evidence) を提案する。 我々のアプローチはSD3のRectified Flow (RF) メカニズムの戦略的利用から始まり、様々な強度のノイズを潜伏表現に注入し、ロラチュード・デノナイジング法を操り、偽造の微妙な統計的不整合を増幅する。 提案手法は,潜伏解析を高レベルな意味的コンテキストと精密な空間的詳細に補完するため,パラメータに適応したSegment Anything Model(SAM)の画像エンコーダのコンテキスト特徴を組み込んだ。 大規模な評価はCLUEのSOTA一般化性能を示し、先行手法よりも大幅に優れていた。 さらに、CLUEは一般的なポストプロセッシング攻撃やオンラインソーシャルネットワーク(OSN)に対して優れた堅牢性を示す。 コードはhttps://github.com/SZAISEC/CLUEで公開されている。

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