SAFIRE：分割任意伪造图像区域
计算机视觉与模式识别
2024-12-12 v1 人工智能
多媒体
摘要
大多数技术将图像伪造定位问题视为二元分割任务，训练神经网络将原始区域标记为0，将伪造区域标记为1。相比之下，我们从更根本的角度出发，根据图像的来源对图像进行分区。为此，我们提出了SAFIRE（分割任意伪造图像区域），它使用点提示来解决伪造定位问题。图像上的每个点都用于分割包含其自身的来源区域。这使我们能够将图像分割为多个来源区域，这是首次实现的能力。此外，SAFIRE不是记忆某些伪造痕迹，而是自然地聚焦于每个来源区域内的均匀特征。这种方法导致了更稳定和有效的学习，在新任务和传统二元伪造定位中都取得了优越的性能。
引用
@article{arxiv.2412.08197,
title = {SAFIRE: Segment Any Forged Image Region},
author = {Myung-Joon Kwon and Wonjun Lee and Seung-Hun Nam and Minji Son and Changick Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.08197},
year = {2024}
}
备注
Accepted at AAAI 2025. Code is available at: https://github.com/mjkwon2021/SAFIRE