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新的FASA框架弥合了图像篡改定位中的微观-宏观鸿沟

研究人员开发了一个名为FASA的新框架，以应对图像篡改定位的挑战，这包括传统的伪造和由扩散模型生成的篡改。FASA通过提取对篡改敏感的频率信息并从CLIP表示中学习语义先验，弥合了低级取证线索与高级语义理解之间的差距。这种方法允许多尺度特征交互，并将语义一致性与边界感知预测相结合，在不同数据集和生成器上展示了最先进的性能和强大的泛化能力。