扩散模型遇上图像反取证
计算机视觉与模式识别
2024-01-17 v2 图像与视频处理
摘要
从相机传感器中的采集到存储,图像生成过程中会经历不同操作。该流水线将特定痕迹印入图像从而形成自然水印。篡改图像会扰乱这些痕迹;这些扰动正是大多数方法用于检测与定位伪造处的线索。在本文中,我们评估了扩散模型抹除伪造者所留痕迹从而欺骗取证方法的能力。此方法近期已被引入对抗净化并取得了显著性能。我们展示扩散净化方法非常适用于反取证任务。此类方法在欺骗取证方法以及保持净化图像自然观感两方面均优于已有的反取证技术。源代码公开于 https://github.com/mtailanian/diff-cf。
引用
@article{arxiv.2311.13629,
title = {Diffusion models meet image counter-forensics},
author = {Matías Tailanian and Marina Gardella and Álvaro Pardo and Pablo Musé},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.13629},
year = {2024}
}