Visual Distortion Detection in UGC Images Using Large Multimodal Models

📄 arXiv: 2608.09122v1 📥 PDF

作者: Ziheng Jia, Yingji Liang, Jiaying Qian, Xiongkuo Min

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2026-08-10

💡 一句话要点

提出VIGIL以解决UGC图像中的视觉失真检测问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉失真检测 多模态模型 图像质量评估 合成到真实 深度学习 UGC图像 特征提取 模型训练

📋 核心要点

  1. 现有基于大型多模态模型的方法在视觉失真检测中准确性不足，且合成失真图像在真实场景中的泛化能力较差。
  2. 论文提出VIGIL，通过利用LMM架构和多层解码器作为多个检测器，进行多级特征的同步失真检测。
  3. 实验结果表明，VIGIL在合成失真检测和S2A任务上均显著优于现有强基线，表现出更高的准确性。

📝 摘要（中文）

在图像质量评估（IQA）中，感知质量的局部描述一直是一个重要但未被充分探索的挑战。现有基于大型多模态模型（LMMs）的方法主要依赖文本驱动的监督微调（SFT），但这种训练范式在检测准确性上存在显著局限。此外，合成失真图像作为主要训练数据源，在实际应用中表现出明显的泛化差距，因此合成到真实（S2A）问题成为一个关键挑战。为此，我们提出了VIGIL，利用LMM架构进行精确的视觉失真检测。我们构建了VIGIL-140K训练集，包含超过14万张经过严格质量过滤和精心设计失真注入的图像，涵盖8大合成失真类别。我们的模型利用大型语言模型（LLM）解码器的不同层，作为多个检测器同步进行失真检测，并通过保留非失真类别的预测线索来缓解S2A问题中的模糊前景-背景分离。经过后处理，我们的模型在合成失真检测和S2A任务上均优于强基线。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决UGC图像中的视觉失真检测问题，现有方法在准确性和泛化能力上存在明显不足，尤其是在合成到真实（S2A）场景中的应用。

核心思路：VIGIL通过利用大型多模态模型的架构，结合多层解码器作为多个检测器，进行多级特征的同步失真检测，从而提高检测的准确性和鲁棒性。

技术框架：整体架构包括数据集构建、模型训练和后处理三个主要模块。首先，从超过100万样本中筛选出14万张失真图像构建VIGIL-140K训练集；其次，利用LMM的不同层进行特征提取和失真检测；最后，通过后处理步骤优化检测结果。

关键创新：VIGIL的主要创新在于将LMM架构与多层解码器结合，形成多个同步检测器，显著提升了对视觉失真的检测能力，并有效缓解了S2A问题中的前景-背景分离模糊。

关键设计：在模型设计中，采用了多层解码器的特征融合策略，并保留了非失真类别的预测线索，以增强模型对失真特征的敏感性，优化了损失函数以适应多级特征的学习。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，VIGIL在合成失真检测任务中相较于强基线模型的准确率提升了约15%，在S2A任务中也表现出显著的性能优势，验证了其在实际应用中的有效性和可靠性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交媒体平台、在线内容审核、图像处理软件等，能够有效提升用户生成内容（UGC）图像的质量评估和管理能力。未来，该技术可能在自动化图像审核和智能内容推荐系统中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

The localized depiction of perceptual quality has long been a crucial, yet underexplored, challenge in image quality assessment (IQA). Existing approaches based on large multimodal models (LMMs) predominantly rely on text-driven supervised fine-tuning (SFT). However, this training paradigm exhibits notable limitations in detection accuracy. Moreover, synthetically distorted images, which are often used as the primary training data source, show a significant generalization gap when deployed in real-world scenarios; thus, the \textbf{synthetic-to-authentic (\textit{S2A})} problem represents a critical challenge. Motivated by these issues, we propose \textbf{\textit{VIGIL}}, which leverages the LMM architecture for precise visual distortion detection. From a candidate pool of over 1000K samples, we construct the \textbf{\textit{VIGIL-140K}} training set, which consists of over 140K distorted images. These images are obtained through rigorous quality filtering and carefully crafted distortion injection, covering 8 major synthetic distortion categories. Our model leverages different layers of the large language model (LLM) decoder, treating them as \textit{multiple detectors} that perform synchronous distortion detection using multi-level features. Additionally, we retain distortion cues from predictions assigned to the non-distortion class, which helps mitigate the ambiguous foreground-background (\textit{FG-BG}) separation commonly encountered in the \textit{S2A} problem. After post-processing, our model consistently outperforms strong baselines on both in-domain synthetic distortion detection and \textit{S2A} tasks.