香港大学 发布 Forensics-Bench 数据集, 应用在 伪造检测、AI模型评估 领域

香港大学 本次发布的数据集 Forensics-Bench, Forensics-Bench是由香港大学等研究机构提出的一个新的伪造检测评估基准套件，旨在全面评估大型视觉语言模型（LVLMs）在伪造检测方面的能力。该数据集包含63292个精心挑选的多选视觉问题，涵盖了112种独特的伪造检测类型，从五个不同的角度（伪造语义、伪造模态、伪造任务、伪造类型和伪造模型）对伪造进行描述。数据集的内容包括RGB图像、近红外图像、视频和文本等多种模态，覆盖了人像和一般主题的多种语义，并包含了由不同AI模型创建或操作的各种伪造类型。该数据集的设计旨在推动LVLMs在伪造检测领域的发展，解决AI生成内容带来的挑战。

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