COVE: COntext and VEracity prediction for out-of-context images

📄 arXiv: 2502.01194v1 📥 PDF

作者: Jonathan Tonglet, Gabriel Thiem, Iryna Gurevych

分类: cs.CL

发布日期: 2025-02-03

备注: Camera-ready version accepted to NAACL 2025 Main Conference

💡 一句话要点

COVE：通过上下文预测和真实性验证解决脱离语境的图像误导问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态信息 事实核查 上下文预测 真实性验证 图像理解 信息误导 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有自动事实核查方法未能同时提供图像的真实上下文并验证标题的真实性，导致无法有效应对脱离语境的图像误导。
  2. COVE方法的核心思想是先预测图像的真实上下文，然后利用该上下文来预测标题的真实性，从而实现更准确的真实性验证。
  3. 实验结果表明，COVE在上下文预测和真实性预测方面均优于现有方法，尤其是在真实世界数据上，并验证了预测上下文的可解释性和可重用性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为COVE的新方法，旨在解决多模态信息误导中最常见的形式——脱离语境的图像问题。COVE方法首先预测图像的真实上下文，然后利用该上下文来预测图像标题的真实性。该方法显式地解决了现有自动事实核查方法未能同时实现的两个目标：提供图像的真实上下文和检查图像标题的真实性。实验结果表明，COVE在所有上下文项目上的上下文预测性能均优于最先进的模型，通常超过五个百分点。在合成数据上，COVE的真实性预测性能与最佳模型相当，在真实世界数据上则优于它们，表明顺序结合这两个任务是有益的。此外，人工研究表明，预测的上下文是一个可重用且可解释的工件，可用于验证同一图像的新脱离语境的标题。代码和数据已公开。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决脱离语境的图像所造成的误导问题。现有方法通常无法同时提供图像的真实上下文并验证标题的真实性，导致无法有效识别和纠正此类误导信息。现有方法要么只关注标题的真实性验证，要么无法充分利用图像的上下文信息进行判断。

核心思路：COVE的核心思路是将上下文预测和真实性验证两个任务结合起来，并按照顺序执行。首先，预测图像的真实上下文，然后利用预测的上下文信息来辅助判断标题的真实性。这种方法能够更全面地理解图像的含义，从而更准确地判断标题是否具有误导性。

技术框架：COVE方法包含两个主要模块：上下文预测模块和真实性验证模块。上下文预测模块负责预测图像的真实上下文，可以采用各种图像理解模型来实现。真实性验证模块则利用预测的上下文信息和图像本身来判断标题的真实性，可以采用文本和图像的多模态融合模型来实现。整个流程是先将图像输入上下文预测模块，得到预测的上下文，然后将图像、标题和预测的上下文一起输入真实性验证模块，得到最终的真实性判断结果。

关键创新：COVE的关键创新在于将上下文预测和真实性验证两个任务结合起来，并按照顺序执行。这种方法能够充分利用图像的上下文信息，从而更准确地判断标题的真实性。此外，COVE还提供了一个可解释的中间结果——预测的上下文，可以帮助用户理解模型的判断依据。

关键设计：论文中没有明确给出具体的网络结构和参数设置，但可以推断上下文预测模块可能采用图像分类或图像描述模型，真实性验证模块可能采用多模态Transformer等模型。损失函数的设计需要同时考虑上下文预测的准确性和真实性验证的准确性。具体的技术细节需要参考论文的补充材料或代码。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

COVE在上下文预测任务上显著优于SOTA模型，提升超过5个百分点。在真实性预测任务上，COVE在真实世界数据上优于现有模型，证明了结合上下文预测的有效性。人工研究表明，COVE预测的上下文具有可解释性和可重用性，可以辅助人工进行事实核查。

🎯 应用场景

COVE方法可应用于自动事实核查系统、社交媒体平台的内容审核、新闻媒体的辟谣等领域。通过自动识别和纠正脱离语境的图像误导，可以提高信息的可信度，减少虚假信息的传播，维护健康的互联网环境。该研究的未来影响在于推动多模态信息理解和事实核查技术的发展。

📄 摘要（原文）

Images taken out of their context are the most prevalent form of multimodal misinformation. Debunking them requires (1) providing the true context of the image and (2) checking the veracity of the image's caption. However, existing automated fact-checking methods fail to tackle both objectives explicitly. In this work, we introduce COVE, a new method that predicts first the true COntext of the image and then uses it to predict the VEracity of the caption. COVE beats the SOTA context prediction model on all context items, often by more than five percentage points. It is competitive with the best veracity prediction models on synthetic data and outperforms them on real-world data, showing that it is beneficial to combine the two tasks sequentially. Finally, we conduct a human study that reveals that the predicted context is a reusable and interpretable artifact to verify new out-of-context captions for the same image. Our code and data are made available.