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TruFor笔记和代码复现最近有个新闻很火，说谷歌 AI 技术曾判定美国登月任务的照片存在虚假内容 有大佬找到了出处，使用的是google 的论文arxiv，代码开源在GitHub笔记这篇论文介绍了一个名为TruFor的图像伪造检测和定位框架。该框架可以应用于各种图像处理方法，包括基于深度学习的伪造方法。TruFor利用了RGB图像和一个学习的噪音敏感指纹来提取高级和低级痕迹，最终输出像素级别的定位图和整个图像的完整性分数，以及一个可靠性映射，用于减少误报。image.png它包括以下几个关键组件： 1. Noiseprint++ 提取器：该提取器从RGB图像中获取一个学习的噪声敏感指纹。 2. 编码器：编码器使用RGB输入和Noiseprint++共同计算将被异常解码器和置信度解码器使用的特征。 3. 异常解码器和置信度解码器：这两个解码器分别用于像素级别的伪造定位和置信度估计。 4. 伪造检测器：该检测器利用定位图和置信度图进行图像级别的决策。这些组件通过三个训练阶段进行学习： 1. 首先，使用大量原始图像数据集训练Noiseprint++提取器。 2. 然后，使用相同的数据集训练...