COCO-Inpaint: A Benchmark for Image Inpainting Detection and Manipulation Localization
作者: Haozhen Yan, Yan Hong, Jiahui Zhan, Yikun Ji, Jun Lan, Huijia Zhu, Weiqiang Wang, Jianfu Zhang
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2025-04-25
备注: 10 pages, 3 figures
💡 一句话要点
提出COCO-Inpaint基准，用于图像修复篡改检测与定位研究。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 图像修复 篡改检测 图像篡改定位 基准数据集 多媒体安全
📋 核心要点
- 现有图像篡改检测方法主要关注拼接和复制移动，缺乏针对图像修复篡改的专用基准。
- COCO-Inpaint基准通过多种掩码生成策略和文本引导，生成多样化的修复图像，强调内在不一致性。
- 该基准包含大规模高质量修复样本，并提供严格的评估协议，促进图像篡改检测领域的研究。
📝 摘要（中文）
图像篡改技术的进步使得生成逼真的内容变得前所未有的容易，但也引发了对多媒体真实性和网络安全的担忧。现有的图像篡改检测与定位(IMDL)方法主要集中在拼接或复制-移动伪造上，缺乏针对基于图像修复的篡改的专用基准。为了弥补这一差距，我们提出了COCO-Inpaint，这是一个专门为图像修复检测设计的综合基准，具有三个关键贡献：1)由六个最先进的修复模型生成的高质量修复样本；2)由四种掩码生成策略实现的具有可选文本指导的多样化生成场景；3)大规模覆盖，包含258,266张具有丰富语义多样性的修复图像。我们的基准旨在强调修复区域和真实区域之间的内在不一致性，而不是诸如对象形状之类的表面语义伪影。我们使用三个标准指标建立了一个严格的评估协议来评估现有的IMDL方法。该数据集将公开提供，以促进该领域未来的研究。
🔬 方法详解
问题定义：现有图像篡改检测与定位方法主要集中在拼接或复制-移动伪造上，缺乏专门针对图像修复（inpainting）篡改的基准数据集。这使得研究人员难以有效评估和比较针对图像修复篡改的检测算法性能，阻碍了相关领域的发展。现有方法容易关注表面语义伪影，而忽略了修复区域与真实区域内在的不一致性。
核心思路：COCO-Inpaint的核心思路是构建一个大规模、多样化、高质量的图像修复篡改数据集，并提供一套标准的评估协议。通过使用多种掩码生成策略和文本引导，生成各种场景下的修复图像，从而更全面地评估篡改检测算法的性能。该数据集的设计重点在于强调修复区域和真实区域之间的内在不一致性，而非表面语义伪影。
技术框架：COCO-Inpaint的构建流程主要包含以下几个阶段：1)选择COCO数据集作为原始图像来源；2)使用四种不同的掩码生成策略（具体策略未知）生成掩码；3)使用六种最先进的图像修复模型（具体模型未知）对掩码区域进行修复；4)根据需要，使用文本引导来控制修复内容；5)生成包含258,266张修复图像的大规模数据集；6)建立使用三个标准指标（具体指标未知）的评估协议。
关键创新：COCO-Inpaint的关键创新在于其专门针对图像修复篡改，并强调修复区域与真实区域的内在不一致性。与以往主要关注拼接或复制-移动伪造的数据集不同，COCO-Inpaint能够更有效地评估针对图像修复篡改的检测算法。此外，该数据集的多样化生成场景和大规模数据量也为研究人员提供了更丰富的实验资源。
关键设计：掩码生成策略的具体细节未知。六种图像修复模型的选择标准和具体模型未知。文本引导的具体实现方式未知。三个标准指标的具体名称和计算方法未知。数据集的划分方式（训练集、验证集、测试集）和比例未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
COCO-Inpaint数据集包含258,266张修复图像，由六种先进的修复模型生成，并采用四种掩码生成策略。该数据集强调修复区域与真实区域的内在不一致性，并提供标准评估协议。通过该基准，研究人员可以更有效地评估和比较图像篡改检测算法的性能，推动相关领域的发展。具体的性能数据和提升幅度需要在论文中查找。
🎯 应用场景
COCO-Inpaint基准可广泛应用于多媒体安全、网络安全、取证分析等领域。通过提升图像篡改检测与定位的准确性，可以有效识别和防范虚假信息传播、恶意内容伪造等行为，维护社会稳定和网络安全。该研究成果有助于开发更可靠的图像鉴真技术，保障用户权益。
📄 摘要（原文）
Recent advancements in image manipulation have achieved unprecedented progress in generating photorealistic content, but also simultaneously eliminating barriers to arbitrary manipulation and editing, raising concerns about multimedia authenticity and cybersecurity. However, existing Image Manipulation Detection and Localization (IMDL) methodologies predominantly focus on splicing or copy-move forgeries, lacking dedicated benchmarks for inpainting-based manipulations. To bridge this gap, we present COCOInpaint, a comprehensive benchmark specifically designed for inpainting detection, with three key contributions: 1) High-quality inpainting samples generated by six state-of-the-art inpainting models, 2) Diverse generation scenarios enabled by four mask generation strategies with optional text guidance, and 3) Large-scale coverage with 258,266 inpainted images with rich semantic diversity. Our benchmark is constructed to emphasize intrinsic inconsistencies between inpainted and authentic regions, rather than superficial semantic artifacts such as object shapes. We establish a rigorous evaluation protocol using three standard metrics to assess existing IMDL approaches. The dataset will be made publicly available to facilitate future research in this area.