Common Inpainted Objects In-N-Out of Context

📄 arXiv: 2506.00721v1 📥 PDF

作者: Tianze Yang, Tyson Jordan, Ninghao Liu, Jin Sun

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2025-05-31

备注: 12 pages, 7 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出COinCO数据集，用于提升模型对图像上下文一致性的理解和伪造检测能力。

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

关键词: 上下文一致性 图像修复 扩散模型 伪造检测 数据集构建 多模态学习 场景理解 对象预测

📋 核心要点

  1. 现有视觉数据集缺乏足够多的上下文不一致的图像样本，限制了模型学习和理解图像上下文信息的能力。
  2. 利用扩散模型对COCO图像进行对象替换，生成包含上下文一致和不一致场景的大规模数据集COinCO，用于训练上下文感知模型。
  3. 实验表明，COinCO数据集能够有效提升上下文分类、对象预测和伪造检测等任务的性能，无需对现有模型进行微调。

📝 摘要（中文）

本文提出了一个名为Common Inpainted Objects In-N-Out of Context (COinCO) 的新数据集，旨在解决现有视觉数据集中缺乏上下文不一致样本的问题。通过基于扩散模型的图像修复技术，系统性地替换COCO图像中的对象，我们创建了97,722张独特的图像，这些图像既包含上下文连贯的场景，也包含上下文不一致的场景，从而能够有效地进行上下文学习。每个修复后的对象都经过仔细验证，并通过多模态大型语言模型评估，将其分类为上下文内或上下文外。我们的分析揭示了语义先验在影响跨对象类别修复成功率方面的显著模式。我们展示了COinCO支持的三个关键任务：（1）训练上下文分类器，有效判断现有对象是否属于其上下文；（2）一种新颖的Objects-from-Context预测任务，确定哪些新对象自然属于给定场景，包括实例级别和集团级别；（3）在最先进的方法上进行上下文增强的伪造检测，无需微调。COinCO提供了一个具有上下文变化的受控测试平台，为推进计算机视觉和图像取证中的上下文感知视觉理解奠定了基础。我们的代码和数据位于：https://github.com/YangTianze009/COinCO。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉数据集在上下文一致性方面存在偏差，缺乏足够多的上下文不一致的图像样本。这导致模型难以学习和理解图像的上下文信息，从而影响了其在上下文分类、对象预测和伪造检测等任务中的性能。现有方法难以有效区分图像中对象是否与其上下文相符，容易被上下文不一致的伪造图像所欺骗。

核心思路：论文的核心思路是通过系统性地替换图像中的对象，创造出既包含上下文连贯的场景，也包含上下文不一致的场景，从而构建一个大规模、多样化的数据集。通过在这个数据集上训练模型，可以提升模型对图像上下文信息的理解能力，使其能够更准确地判断对象是否属于其上下文。

技术框架：COinCO数据集的构建流程主要包括以下几个阶段：1) 从COCO数据集中选择图像；2) 使用扩散模型对图像中的对象进行修复和替换，生成新的图像；3) 使用多模态大型语言模型对修复后的对象进行评估，判断其是否与其上下文相符，并进行分类；4) 将生成的图像及其上下文标签组成COinCO数据集。基于COinCO数据集，论文进一步展示了三个应用任务：上下文分类、对象预测和伪造检测。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了COinCO数据集，该数据集系统性地包含了上下文一致和不一致的图像样本，为训练上下文感知模型提供了有效的数据支持。此外，论文还提出了一种基于多模态大型语言模型的对象上下文评估方法，能够自动判断对象是否与其上下文相符。

关键设计：在对象替换阶段，论文使用了扩散模型进行图像修复，保证了生成图像的质量和多样性。在对象上下文评估阶段，论文使用了多模态大型语言模型，结合了图像和文本信息，提高了评估的准确性。论文还设计了三个应用任务，验证了COinCO数据集的有效性，并为未来的研究提供了新的方向。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用COinCO数据集训练的上下文分类器能够有效判断对象是否属于其上下文，准确率显著高于基线方法。在Objects-from-Context预测任务中，模型能够准确预测哪些对象自然属于给定场景。在伪造检测任务中，COinCO数据集能够提升现有方法的检测性能，无需进行额外的微调，表明了其良好的泛化能力。

🎯 应用场景

COinCO数据集可广泛应用于计算机视觉和图像取证领域，例如：提升图像编辑软件的智能化水平，使其能够自动检测和修复上下文不一致的图像；提高图像伪造检测系统的准确性，有效识别恶意篡改的图像；辅助机器人进行场景理解，使其能够更好地与周围环境进行交互。该研究为开发更智能、更安全的视觉系统奠定了基础。

📄 摘要（原文）

We present Common Inpainted Objects In-N-Out of Context (COinCO), a novel dataset addressing the scarcity of out-of-context examples in existing vision datasets. By systematically replacing objects in COCO images through diffusion-based inpainting, we create 97,722 unique images featuring both contextually coherent and inconsistent scenes, enabling effective context learning. Each inpainted object is meticulously verified and categorized as in- or out-of-context through a multimodal large language model assessment. Our analysis reveals significant patterns in semantic priors that influence inpainting success across object categories. We demonstrate three key tasks enabled by COinCO: (1) training context classifiers that effectively determine whether existing objects belong in their context; (2) a novel Objects-from-Context prediction task that determines which new objects naturally belong in given scenes at both instance and clique levels, and (3) context-enhanced fake detection on state-of-the-art methods without fine-tuning. COinCO provides a controlled testbed with contextual variations, establishing a foundation for advancing context-aware visual understanding in computer vision and image forensics. Our code and data are at: https://github.com/YangTianze009/COinCO.