TruthLens는 기존의 이진 분류 방식(진짜 vs. 가짜)을 넘어, 이미지가 진짜인지 가짜인지 판별하고 그 예측에 대한 상세한 텍스트 기반 추론을 제공하는 새로운 DeepFake 탐지 프레임워크입니다. 얼굴 조작 DeepFake와 AI 생성 콘텐츠 모두에 효과적으로 대응하며, "눈/코/입이 진짜처럼 보이는가?" 와 같은 세분화된 질문에도 답할 수 있습니다. PaliGemma2와 같은 다중 모달 대규모 언어 모델의 전역적 문맥 이해와 DINOv2와 같은 비전 전용 모델의 국지적 특징 추출 능력을 결합한 하이브리드 설계를 통해 미묘한 조작을 탐지하면서 해석성을 유지합니다. 다양한 데이터셋에서의 실험 결과, TruthLens는 기존 최첨단 방법보다 검출 정확도(2-14% 향상) 및 설명 가능성 면에서 우수하며, 기존 및 새로운 조작 기법에 효과적으로 일반화되는 것을 보여줍니다.
