SIDA: Social Media Image Deepfake Detection, Localization and Explanation with Large Multimodal Model (SIDA)

• 作者：Zhenglin Huang
• 年份：2024
• 机构：University of Liverpool, UK
• 论文链接：arXiv

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1. 论文背景与动机

社交媒体图像伪造检测面临多模态、复杂场景和解释性需求。SIDA关注于多任务大模型的设计，兼顾检测、定位和文本解释能力，适应社交媒体多样化伪造场景。

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2. 方法原理与实现细节

• 核心思想：
• 设计多任务大模型，联合检测、分割掩码和文本生成三大任务。
• 多模态特征融合，提升对复杂伪造的适应性。
• 网络结构：
• 主干为多模态Transformer，分支输出检测结果、像素级掩码和文本描述。
• 创新点：
• 多任务损失联合训练，兼顾检测、定位和解释。
• 文本生成分支提升模型可解释性。
• 损失函数：
• 检测损失、分割掩码损失（BCE+Dice）、文本生成损失（交叉熵）。
• 训练目标详细公式：
  • Detection loss (\(\mathcal{L}_{det}\))：交叉熵损失。
  • Segmentation mask loss (\(\mathcal{L}_{mask}\))：BCE与Dice加权： $$ \mathcal{L}{mask} = \lambda} \mathcal{L{BCE}(\hat{M}, M) + \lambda, M) $$} \mathcal{L}_{DICE}(\hat{M
  • Text generation loss (\(\mathcal{L}_{txt}\))：描述文本的交叉熵损失： $$ \mathcal{L}{txt} = \mathcal{L}}(\hat{y{des}, y) $$
  • 总损失：
  • 初始训练： $$ \mathcal{L} = \lambda_{det} \mathcal{L}{det} + \lambda $$} \mathcal{L}_{mask
  • 微调阶段： $$ \mathcal{L}{total} = \lambda} \mathcal{L{det} + \lambda} \mathcal{L{mask} + \lambda $$} \mathcal{L}_{txt
  • 其中 \(\lambda_{det}\)、\(\lambda_{mask}\)、\(\lambda_{txt}\) 为各损失项权重。
• 数据集：
• 构建了社交媒体图像伪造检测数据集（SID-Set），包含真实与多种伪造类型样本。
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• 流程图/结构图：
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3. 实验设置与结果分析

• 在社交媒体真实/伪造图像数据集上训练和测试。
• 评估检测、定位和文本解释三大任务的性能。
• 多任务训练显著提升了模型的泛化能力和解释性。
• 消融实验分析了多任务损失和多模态融合的贡献。
• 实验结果：
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4. 主要贡献与不足

• 贡献：
• 提出多任务多模态大模型，兼顾检测、定位和解释。
• 适配社交媒体复杂伪造场景。
• 不足：
• 多任务训练对数据和算力要求较高。

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5. 个人点评/启示

SIDA为多模态、多任务伪造检测提供了新范式。文本生成解释机制值得在其他安全场景推广。

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