APT：完全再生图像中用于篡改定位的锚对齐扰动

主动篡改定位在分发之前将难以察觉的信号嵌入到图像中，从而实现像素级操纵检测。现有方法采用拼接 (SP) 设置，其中合成区域被合成到原始背景上，使嵌入信号保持完整。然而，现实世界中基于扩散的修复是在完全再生 (FR) 的设置中运行的，整个图像都会经历去噪、扰乱背景信号并使现有框架失效。我们提出了 APT，一种半脆弱的潜在空间扰动，嵌入了密集的、向量方式的定位信号。通过将每个空间特征向量对齐到固定的锚点方向，APT 通过修复后合成的前景和锚点对齐的背景特征之间的对齐差异来定位篡改。所提出的硬负挖掘损失和噪声扰动分支进一步强制统一对齐。 COCO 上的实验表明，APT 的 FR IoU 为 0.92，优于最强基线（WAM，0.84），而现有方法崩溃到接近随机的性能（AUC 0.5），将 APT 建立为可泛化于测试时未知的篡改类型的实用取证框架。