ReAlign: Generalizable Image Forgery Detection via Reasoning-Aligned Representation
ReAlign：通过推理对齐表征实现可泛化图像伪造检测
🧭 图像伪造检测 · 推理蒸馏
Peking University · South China University of Technology · Guangdong Provincial Key Laboratory of Ultra High Definition Immersive Media Technology, Shenzhen Graduate School, Peking University
利用GRPO优化LLM生成推理文本，通过对比蒸馏训练轻量检测器，兼顾泛化性与效率
📌 工作参考价值（4 点）
- 若业务涉及商品图像真伪鉴别，可借鉴该推理蒸馏范式：用GRPO优化LLM生成细粒度、语义敏感的伪造推理文字，再通过对比学习将其蒸馏到轻量视觉模型，在保持推理能力的同时降低部署成本。
- 联合优化对比损失与分类损失的策略，可迁移到其他需要图文对齐的轻量判别任务（如商品描述一致性校验）。
- 自建高保真合成数据集UltraSynth-10k的思路，可参考用于构建电商AIGC干扰样本，提升业务模型对新型生成图像的鲁棒性。
- 对Agent及生成式推荐直接借鉴有限，但其中利用推理文本作为“免费”增强信号提升泛化性的思想，或可启发在推荐解释生成或用户意图推理中的多模态对齐设计。