論文の概要: REVEAL -- Reasoning and Evaluation of Visual Evidence through Aligned Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.12543v1
• Date: Mon, 18 Aug 2025 00:42:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-19 14:49:10.853559
• Title: REVEAL -- Reasoning and Evaluation of Visual Evidence through Aligned Language
• Title（参考訳）: REVEAL -- アライメント言語による視覚的エビデンスの推論と評価
• Authors: Ipsita Praharaj, Yukta Butala, Yash Butala,
• Abstract要約: 我々は、この偽造検出の問題を、大規模視覚言語モデルのセマンティックアライメント機能を活用して、プロンプト駆動型視覚推論タスクとして構成する。 本研究では, 画像全体の物理, セマンティクス, パースペクティブ, リアリズムに依存する全体的シーンレベル評価と, 画像を複数の領域に分割して解析する領域ワイド異常検出の2つの手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1474723404975345
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid advancement of generative models has intensified the challenge of detecting and interpreting visual forgeries, necessitating robust frameworks for image forgery detection while providing reasoning as well as localization. While existing works approach this problem using supervised training for specific manipulation or anomaly detection in the embedding space, generalization across domains remains a challenge. We frame this problem of forgery detection as a prompt-driven visual reasoning task, leveraging the semantic alignment capabilities of large vision-language models. We propose a framework, `REVEAL` (Reasoning and Evaluation of Visual Evidence through Aligned Language), that incorporates generalized guidelines. We propose two tangential approaches - (1) Holistic Scene-level Evaluation that relies on the physics, semantics, perspective, and realism of the image as a whole and (2) Region-wise anomaly detection that splits the image into multiple regions and analyzes each of them. We conduct experiments over datasets from different domains (Photoshop, DeepFake and AIGC editing). We compare the Vision Language Models against competitive baselines and analyze the reasoning provided by them.
• Abstract（参考訳）: 生成モデルの急速な進歩は、視覚的偽造の検出と解釈の難しさを増し、推論と局所化を提供しながら、画像偽造検出のための堅牢なフレームワークを必要としている。 既存の研究は、特定の操作や埋め込み空間における異常検出のための教師付きトレーニングを用いてこの問題にアプローチしているが、ドメイン間の一般化は依然として課題である。 我々は、この偽造検出の問題を、大規模視覚言語モデルのセマンティックアライメント機能を活用して、プロンプト駆動型視覚推論タスクとして構成する。 本稿では,一般化されたガイドラインを取り入れたフレームワークであるREVEAL(Reasoning and Evaluation of Visual Evidence through Aligned Language)を提案する。 本研究では,(1)画像全体の物理,意味論,視点,現実性に依存する全体的シーンレベル評価,(2)画像を複数の領域に分割して解析する領域ワイド異常検出という2つの具体的アプローチを提案する。 異なるドメイン(Photoshop、DeepFake、AIGC編集)のデータセット上で実験を行います。 視覚言語モデルと競争ベースラインを比較し、それらが提供する推論を分析する。

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