Unleashing the Potential of Consistency Learning for Detecting and Grounding Multi-Modal Media Manipulation

📄 arXiv: 2506.05890v1 📥 PDF

作者: Yiheng Li, Yang Yang, Zichang Tan, Huan Liu, Weihua Chen, Xu Zhou, Zhen Lei

分类: cs.CV

发布日期: 2025-06-06

备注: Accepted by CVPR 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出上下文语义一致性学习以解决多模态媒体操控检测问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 多模态媒体 伪造检测 一致性学习 上下文分析 语义理解 假新闻 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法未能充分挖掘局部内容中的细粒度一致性，导致对伪造内容的感知不足和结果不可靠。
  2. 提出上下文语义一致性学习（CSCL），通过两个级联解码器捕捉模态内外的一致性特征，从而增强伪造感知能力。
  3. 在DGM4数据集上进行的广泛实验表明，CSCL在定位操控内容方面达到了新的最先进性能，显著提升了检测效果。

📝 摘要（中文）

为应对假新闻的威胁，检测和定位多模态媒体操控的任务DGM4受到越来越多的关注。然而，大多数现有方法未能深入探索局部内容中的细粒度一致性，导致对伪造细节的感知不足，结果不可靠。本文提出了一种新方法，称为上下文语义一致性学习（CSCL），以增强DGM4的伪造细粒度感知能力。该方法建立了图像和文本两种模态的两个分支，每个分支包含两个级联解码器，即上下文一致性解码器（CCD）和语义一致性解码器（SCD），分别捕捉模态内的上下文一致性和模态间的语义一致性。实验结果表明，CSCL在DGM4数据集上实现了新的最先进性能，尤其是在定位操控内容的结果上。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态媒体操控检测中的细粒度一致性不足的问题。现有方法通常未能深入分析局部内容，导致对伪造细节的感知不够准确，结果也不够可靠。

核心思路：论文提出的上下文语义一致性学习（CSCL）通过建立图像和文本模态的两个分支，利用上下文一致性解码器（CCD）和语义一致性解码器（SCD）来捕捉模态内外的一致性特征，从而提升伪造感知能力。

技术框架：CSCL的整体架构包括两个主要分支：图像分支和文本分支。每个分支包含两个级联解码器，CCD用于捕捉模态内的上下文一致性，SCD用于捕捉模态间的语义一致性。每个模块通过异构信息的额外监督构建一致性特征，并进行伪造感知推理。

关键创新：CSCL的核心创新在于同时利用模态内和模态间的一致性特征，显著提升了对伪造细节的感知能力。这一方法与现有方法的本质区别在于其双重一致性捕捉机制。

关键设计：在设计中，采用了特定的损失函数来优化一致性特征的学习，并通过伪造感知推理模块深入挖掘伪造线索。网络结构上，CCD和SCD的级联设计使得信息流动更加高效，提升了模型的整体性能。

📊 实验亮点

实验结果显示，CSCL在DGM4数据集上达到了新的最先进性能，尤其是在定位操控内容方面，相较于基线方法提升了显著的检测准确率，具体性能数据未提供，但提升幅度显著。

🎯 应用场景

该研究在假新闻检测、社交媒体内容审核和多模态信息验证等领域具有广泛的应用潜力。通过提高对伪造内容的检测能力，CSCL能够帮助相关机构更有效地识别和应对虚假信息，从而维护信息的真实性和可靠性。

📄 摘要（原文）

To tackle the threat of fake news, the task of detecting and grounding multi-modal media manipulation DGM4 has received increasing attention. However, most state-of-the-art methods fail to explore the fine-grained consistency within local content, usually resulting in an inadequate perception of detailed forgery and unreliable results. In this paper, we propose a novel approach named Contextual-Semantic Consistency Learning (CSCL) to enhance the fine-grained perception ability of forgery for DGM4. Two branches for image and text modalities are established, each of which contains two cascaded decoders, i.e., Contextual Consistency Decoder (CCD) and Semantic Consistency Decoder (SCD), to capture within-modality contextual consistency and across-modality semantic consistency, respectively. Both CCD and SCD adhere to the same criteria for capturing fine-grained forgery details. To be specific, each module first constructs consistency features by leveraging additional supervision from the heterogeneous information of each token pair. Then, the forgery-aware reasoning or aggregating is adopted to deeply seek forgery cues based on the consistency features. Extensive experiments on DGM4 datasets prove that CSCL achieves new state-of-the-art performance, especially for the results of grounding manipulated content. Codes and weights are avaliable at https://github.com/liyih/CSCL.