M4-BLIP: Advancing Multi-Modal Media Manipulation Detection through Face-Enhanced Local Analysis

📄 arXiv: 2512.01214v1 📥 PDF

作者: Hang Wu, Ke Sun, Jiayi Ji, Xiaoshuai Sun, Rongrong Ji

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-12-01

备注: 12 pages, 6 figures

💡 一句话要点

M4-BLIP：通过人脸增强的局部分析提升多模态媒体篡改检测

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 多模态媒体篡改检测 局部特征提取 人脸信息 BLIP-2 大型语言模型 可解释性 对齐与融合

📋 核心要点

  1. 现有方法在多模态媒体篡改检测中忽略了局部信息，尤其是在面部区域的篡改。
  2. M4-BLIP框架利用BLIP-2提取局部特征，并结合局部面部信息作为先验知识，进行对齐和融合。
  3. 实验结果表明，M4-BLIP框架在多模态媒体篡改检测任务中优于现有方法，并提升了结果的可解释性。

📝 摘要（中文）

在当今数字环境中，多模态媒体篡改已成为一个重要的社会威胁，影响着信息传播的可靠性和完整性。现有的检测方法通常忽略了局部信息，而篡改通常发生在特定区域，尤其是在面部区域。为此，我们提出了M4-BLIP框架。该框架利用BLIP-2模型提取局部特征，并将局部面部信息作为先验知识。M4-BLIP中专门设计的对齐和融合模块精心整合这些局部和全局特征，从而提高检测精度。此外，我们的方法与大型语言模型（LLM）无缝集成，显著提高了检测结果的可解释性。大量的定量和可视化实验验证了我们的框架优于最先进的竞争对手。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态媒体篡改检测问题，特别是现有方法忽略局部信息，尤其是在面部区域的篡改，导致检测精度不足的问题。现有方法难以有效利用局部特征和全局上下文之间的关系，并且缺乏对检测结果的有效解释。

核心思路：论文的核心思路是将局部面部信息作为先验知识，结合BLIP-2模型提取的局部特征，通过对齐和融合模块，将局部和全局特征进行有效整合。同时，利用大型语言模型（LLM）提高检测结果的可解释性。这种设计旨在充分利用局部篡改的特征，并结合全局上下文信息，从而提高检测精度和可解释性。

技术框架：M4-BLIP框架主要包含以下几个模块：1) BLIP-2特征提取模块：利用BLIP-2模型提取图像的局部特征。2) 局部面部信息提取模块：提取图像中的面部区域，并提取面部特征。3) 对齐和融合模块：将BLIP-2提取的局部特征和面部特征进行对齐和融合，得到融合后的特征表示。4) 检测模块：利用融合后的特征表示进行篡改检测。5) LLM解释模块：利用大型语言模型对检测结果进行解释。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 将局部面部信息作为先验知识，并将其与BLIP-2提取的局部特征进行融合，从而提高了检测精度。2) 设计了专门的对齐和融合模块，有效地整合了局部和全局特征。3) 利用大型语言模型提高了检测结果的可解释性。与现有方法相比，M4-BLIP更注重局部信息的利用，并能够提供更具解释性的检测结果。

关键设计：对齐和融合模块采用了注意力机制，用于对齐BLIP-2提取的局部特征和面部特征。损失函数包括交叉熵损失和对比损失，用于训练检测模块。LLM解释模块采用了Prompt Engineering技术，用于生成对检测结果的解释。

📊 实验亮点

实验结果表明，M4-BLIP框架在多模态媒体篡改检测任务中取得了显著的性能提升，优于现有的最先进方法。具体而言，M4-BLIP在多个公开数据集上取得了更高的检测精度和召回率。可视化实验也表明，M4-BLIP能够更准确地定位篡改区域，并提供更具解释性的检测结果。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于社交媒体平台、新闻媒体机构等，用于检测和识别篡改过的图像和视频，从而维护信息的真实性和可靠性，防止虚假信息的传播。未来，该技术可以进一步扩展到其他类型的媒体篡改检测，例如音频篡改和文本篡改，并应用于更广泛的安全领域。

📄 摘要（原文）

In the contemporary digital landscape, multi-modal media manipulation has emerged as a significant societal threat, impacting the reliability and integrity of information dissemination. Current detection methodologies in this domain often overlook the crucial aspect of localized information, despite the fact that manipulations frequently occur in specific areas, particularly in facial regions. In response to this critical observation, we propose the M4-BLIP framework. This innovative framework utilizes the BLIP-2 model, renowned for its ability to extract local features, as the cornerstone for feature extraction. Complementing this, we incorporate local facial information as prior knowledge. A specially designed alignment and fusion module within M4-BLIP meticulously integrates these local and global features, creating a harmonious blend that enhances detection accuracy. Furthermore, our approach seamlessly integrates with Large Language Models (LLM), significantly improving the interpretability of the detection outcomes. Extensive quantitative and visualization experiments validate the effectiveness of our framework against the state-of-the-art competitors.