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Trufor
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新的 BG-REAL 基准针对背景图像操纵检测
研究人员推出了 BG-REAL，这是一个用于检测和定位图像背景操纵的新基准。该基准使用来自 Open Images V7 的真实世界数据构建，包含六种编辑类别的 7,000 个处理过的样本，以及匹配的真实对照。对三个现有基线—TruFor、MVSS-Net 和 HiFi-Net—的初步评估显示，假阳性率很高，表明存在将重新编码的真实图像错误分类为已操纵图像的共同风险。
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GPT-Image-2 伪造文件能力极强，连 AI 裁判都无法分辨
一篇新论文表明，OpenAI 的 GPT-Image-2 能够生成几乎无法与真实图像区分的伪造文件，即使是人类检查员也难以辨别。研究人员创建了一个包含 3,066 个此类伪造品的数据库，并发现标准的取证工具甚至 GPT-Image-2 本身都难以检测到 AI 生成的编辑。这凸显了当前 AI 图像检测能力在处理复杂文件篡改方面存在的重大差距。