arXiv Computer Vision· Simon Freitter, David Fischinger, Silvia Poletti, Marcel Hasenbalg, Martin Boyer·· 2 小时前AI 评分29
DINO-FIL：多层 Transformer 融合用于生成式图像修复伪造定位
DINO-FIL: Multi-Layer Transformer Fusion for Generative Inpainting Forgery Localization
AI 导读
DINO-FIL 是一个基于 Transformer 的像素级生成图像伪造定位框架，利用预训练 DINOv3 ViT-H+/16 编码器的多层表示配合轻量融合解码器，捕捉语义结构与细微纹理不一致。模型在 B-Free 上训练，跨数据集测试于 Beyond the Brush、CocoGlide、TGIF 和 SAGI-D，平均及五个数据集中的四个上超越现有基线，并在原始图像上保持高真阴性率。
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