인공지능 생성 콘텐츠(AIGC) 기술 발전으로 이미지 생성 및 조작이 쉬워짐에 따라, 다양한 데이터셋에 대한 일반화와 해석 가능성이 부족한 기존 이미지 위조 탐지 및 위치 추정(IFDL) 방법의 한계를 지적합니다. Foresee는 훈련 없이 MLLM(Multimodal Large Language Models)을 기반으로 한 파이프라인으로, 훈련 없이 가벼운 추론 과정을 통해 기존 MLLM 기반 방법보다 우수한 위치 추정 정확도와 풍부한 텍스트 설명을 제공합니다. Foresee는 type-prior 기반 전략과 Flexible Feature Detector(FFD) 모듈을 사용하여 복사-이동 조작을 특별히 처리하여 바닐라 MLLM의 잠재력을 최대한 활용합니다. 다양한 조작 유형(복사-이동, 스플라이싱, 제거, 로컬 향상, 딥페이크, AIGC 기반 편집)에 대해 기존 IFDL 방법보다 뛰어난 일반화 능력을 보입니다.
