Training-Free In-Context Forensic Chain for Image Manipulation Detection and Localization

📄 arXiv: 2510.10111v2 📥 PDF

作者: Rui Chen, Bin Liu, Changtao Miao, Xinghao Wang, Yi Li, Tao Gong, Qi Chu, Nenghai Yu

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CR

发布日期: 2025-10-11 (更新: 2025-10-27)

💡 一句话要点

提出免训练的上下文取证链ICFC，用于图像篡改检测与定位

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 图像篡改检测 图像篡改定位 多模态大语言模型 免训练学习 上下文学习

📋 核心要点

  1. 现有图像篡改定位方法依赖大量像素级标注，成本高昂，弱监督或免训练方法性能不足且缺乏可解释性。
  2. 提出In-Context Forensic Chain (ICFC)，利用多模态大语言模型，构建知识库和多步骤推理流程，实现可解释的图像篡改定位。
  3. 实验结果表明，ICFC超越了现有免训练方法，并与弱监督和全监督方法相比，实现了有竞争力的甚至更优越的性能。

📝 摘要（中文）

图像篡改技术的进步带来了严重的安全威胁，因此需要有效的图像篡改定位(IML)技术。虽然有监督的IML方法表现出色，但依赖于昂贵的像素级标注。现有的弱监督或免训练方法通常性能不佳，且缺乏可解释性。我们提出了上下文取证链(ICFC)，这是一个免训练框架，利用多模态大型语言模型(MLLM)进行可解释的IML任务。ICFC集成了客观化的规则构建和自适应过滤，以构建可靠的知识库，以及一个多步骤渐进式推理流程，该流程模仿了专家取证工作流程，从粗略的提议到细粒度的取证结果。这种设计能够系统地利用MLLM推理进行图像级分类、像素级定位和文本级可解释性。在多个基准测试中，ICFC不仅超越了最先进的免训练方法，而且与弱监督和完全监督方法相比，实现了有竞争力的或更优越的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决图像篡改定位（IML）问题，即确定图像中被篡改的区域。现有有监督方法依赖于大量的像素级标注数据，标注成本高昂。而现有的弱监督或免训练方法，在性能和可解释性方面存在不足，难以满足实际应用需求。

核心思路：论文的核心思路是利用多模态大型语言模型（MLLM）的推理能力，构建一个免训练的取证框架。通过模拟专家取证流程，从粗到细地进行推理，从而实现图像篡改的定位和解释。这种方法避免了对大量标注数据的依赖，并提高了结果的可解释性。

技术框架：ICFC框架主要包含以下几个模块：1) 客观化规则构建与自适应过滤：构建可靠的知识库，用于指导后续的推理过程。2) 多步骤渐进式推理流程：模拟专家取证流程，从粗略的篡改区域提议开始，逐步进行细粒度的分析和定位。该流程通常包含图像级分类、像素级定位和文本级解释等步骤。3) MLLM推理：利用MLLM进行图像级分类、像素级定位和文本级解释，实现对篡改区域的识别和理解。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个完全免训练的图像篡改定位框架，该框架能够有效地利用多模态大型语言模型的推理能力，实现高精度和可解释性的篡改定位。与现有方法相比，ICFC无需任何训练数据，并且能够提供文本级别的解释，从而提高了结果的可信度。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 如何将专家取证流程转化为可执行的推理步骤；2) 如何有效地利用MLLM进行图像理解和推理；3) 如何构建可靠的知识库，用于指导MLLM的推理过程。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节，由于是免训练方法，因此不涉及这些方面的设计。

📊 实验亮点

ICFC在多个图像篡改检测基准测试中表现出色，不仅超越了现有的免训练方法，而且在某些情况下，性能甚至优于弱监督和全监督方法。这表明ICFC能够有效地利用MLLM的推理能力，实现高精度和可解释性的图像篡改定位，具有很强的实用价值。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于数字取证、新闻真实性验证、社交媒体内容审核等领域。通过自动检测和定位图像篡改，有助于打击虚假信息传播，维护网络安全和社会稳定。未来，该技术有望与区块链等技术结合，构建更加安全可靠的图像内容生态。

📄 摘要（原文）

Advances in image tampering pose serious security threats, underscoring the need for effective image manipulation localization (IML). While supervised IML achieves strong performance, it depends on costly pixel-level annotations. Existing weakly supervised or training-free alternatives often underperform and lack interpretability. We propose the In-Context Forensic Chain (ICFC), a training-free framework that leverages multi-modal large language models (MLLMs) for interpretable IML tasks. ICFC integrates an objectified rule construction with adaptive filtering to build a reliable knowledge base and a multi-step progressive reasoning pipeline that mirrors expert forensic workflows from coarse proposals to fine-grained forensics results. This design enables systematic exploitation of MLLM reasoning for image-level classification, pixel-level localization, and text-level interpretability. Across multiple benchmarks, ICFC not only surpasses state-of-the-art training-free methods but also achieves competitive or superior performance compared to weakly and fully supervised approaches.