論文の概要: M4-BLIP: Advancing Multi-Modal Media Manipulation Detection through Face-Enhanced Local Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.01214v1
• Date: Mon, 01 Dec 2025 02:54:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-02 19:46:34.652008
• Title: M4-BLIP: Advancing Multi-Modal Media Manipulation Detection through Face-Enhanced Local Analysis
• Title（参考訳）: M4-BLIP:顔強調局所分析によるマルチモーダルメディア操作検出の改善
• Authors: Hang Wu, Ke Sun, Jiayi Ji, Xiaoshuai Sun, Rongrong Ji,
• Abstract要約: マルチモーダルメディア操作は、情報発信の信頼性と整合性に影響を与える重要な社会的脅威として現れてきた。 BLIP-2モデルを用いたM4-BLIPフレームワークを提案する。 M4-BLIP内の特別に設計されたアライメントと融合モジュールは、これらの局所的およびグローバルな特徴を慎重に統合し、検出精度を高める調和したブレンドを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.40209119655403
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the contemporary digital landscape, multi-modal media manipulation has emerged as a significant societal threat, impacting the reliability and integrity of information dissemination. Current detection methodologies in this domain often overlook the crucial aspect of localized information, despite the fact that manipulations frequently occur in specific areas, particularly in facial regions. In response to this critical observation, we propose the M4-BLIP framework. This innovative framework utilizes the BLIP-2 model, renowned for its ability to extract local features, as the cornerstone for feature extraction. Complementing this, we incorporate local facial information as prior knowledge. A specially designed alignment and fusion module within M4-BLIP meticulously integrates these local and global features, creating a harmonious blend that enhances detection accuracy. Furthermore, our approach seamlessly integrates with Large Language Models (LLM), significantly improving the interpretability of the detection outcomes. Extensive quantitative and visualization experiments validate the effectiveness of our framework against the state-of-the-art competitors.
• Abstract（参考訳）: 現代のデジタルランドスケープでは、マルチモーダルメディア操作が重要な社会的脅威として現れ、情報の拡散の信頼性と完全性に影響を与えている。 この領域における現在の検出手法は、特定の領域、特に顔領域において、操作が頻繁に発生するという事実にもかかわらず、しばしば局所情報の重要な側面を見落としている。 この批判的な観察に応えて,我々はM4-BLIPフレームワークを提案する。 この革新的なフレームワークはBLIP-2モデルを利用しており、特徴抽出の基盤として局所的な特徴を抽出できることで有名である。 補足することで、局所的な顔情報を事前知識として組み込む。 M4-BLIP内の特別に設計されたアライメントと融合モジュールは、これらの局所的およびグローバルな特徴を慎重に統合し、検出精度を高める調和したブレンドを生成する。 さらに,本手法はLarge Language Models (LLM) とシームレスに統合し,検出結果の解釈性を大幅に向上させる。 大規模な定量的および可視化実験により、最先端の競合相手に対する我々のフレームワークの有効性が検証された。

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