FakeShield是北京大学研究人员推出的多模态大型语言模型框架，能检测和定位图像伪造。框架能评估图像的真实性，生成被篡改区域的掩码，提供基于像素级和图像级篡改线索的判断依据。FakeShield用GPT-4o增强现有数据集，创建多模态篡改描述数据集（MMTDSet），用在训练篡改分析能力。FakeShield包含两个关键模块：领域标签引导的可解释伪造检测模块（DTE-FDM）和多模态伪造定位模块（MFLM），分别负责检测和定位任务。FakeShield在多种篡改技术如Photoshop、DeepFake和AIGC编辑的检测和定位上表现出色，提供可解释且优于传统方法的解决方案。
（图片来源网络，侵删）
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