RISE: Остаточный субпространственный эксперт по общей трансформации тексто-цервикальных изображений
arXiv: 261.20.24480v 1 Annualce Type: New Humber Brieflow: По мере все более широкого распространения редактирования изображений с помощью АИ, для защиты доверия к финансовым и правовым архивам существенно важное значение имеет локализация текстово-цифровых изображений (TFL). Однако мы отмечаем, что существующие детекторы ТФЛ в основном опираются на полнопараметровый тон (FPFT) и не позволяют сделать общий вывод о невидимых типах подделок, поскольку FPFt может вызвать коллапс объектов низкого ранга и перенастроить учебные артефакты. Тем временем, ранее обнаруженные детекторы засекли различные следы подделки с единым унифицированным представлением, что сделало тонкие следы запутанными и трудноизученными. Для решения этих проблем мы предлагаем модель RISE, остаточный субпространственный эксперт-модель, которая сохраняет предварительно подготовленные приводы за счет замораживания основных компонентов SVD и адаптации только остаточных подпространственных элементов только с сегментором VIT во избежание коллапса функций. РИСЕ представляет специалистов, которые знают о подделке документов, и каждый эксперт проходит независимую подготовку по той или иной учебной подгруппе с конкретным типом подлога.