随着AIGC技术的飞速发展，图像编辑工具的力量几乎无人能敌，图像篡改的手段变得愈加隐蔽、复杂。北京大学的研究团队在此背景下，创新性地提出了可解释的图像篡改检测与定位（IFDL）任务，并开发了令人惊叹的FakeShield框架。这一多模态系统不仅能够评估图像的真实性，还能生成篡改区域掩码，并提供像素级和图像级的篡改判断依据。
传统的IFDL方法虽有效，但往往因其“黑匣子”性质，令人难以理解其检测原理；且泛化能力不足，无法应对多样化的篡改技术，如Photoshop、DeepFake及AIGC编辑等。而FakeShield的出现，正是为了打破这一局限！
FakeShield框架依托大型语言模型（LLM）的强大能力，尤其是多模态大型语言模型（M-LLM），实现了视觉和文本特征的完美对齐。借助MMTD-Set数据集，FakeShield不仅能检测篡改，还能生成详细的篡改区域掩码，极大提升了分析结果的完整性。通过领域标签引导的可解释伪造检测模块和多模态伪造定位模块，FakeShield在各种篡改检测领域中取得了突破性进展。
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