西安交通大学 发布 Multi-Modal Tramper Tracing (MMTT) 数据集, 应用在 深度伪造、伪造检测 领域

西安交通大学 本次发布的数据集 Multi-Modal Tramper Tracing (MMTT), MMTT数据集是一个大规模的多模态伪造追踪数据集，由西安交通大学、合肥工业大学等机构联合创建。该数据集包含128,303个伪造的面部图像-文本对，每个图像都经过深度伪造技术的处理，并配有手工标注的详细解释文本。数据集的构建基于CelebAMask-HQ和Flickr-Faces-HQ数据集，采用面部交换和图像修复技术生成伪造图像，并通过人工标注流程确保高质量的文本解释。MMTT数据集旨在支持可解释的伪造定位研究，帮助模型不仅识别伪造区域，还能生成解释性报告，提升伪造检测的透明度和可信度。

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