最近的发展使得利用文本进行指导的修复变得可能，从而实现了仅需最小努力的高级图像编辑。本研究引入了TGIF数据集，旨在支持图像伪造定位和合成图像检测方法的训练和评估。发现传统方法无法有效检测到生成式修复图像，因此，本研究旨在促进更具能力的图像伪造定位和合成图像检测方法的开发。

TextureCrop是一种新型图像预处理技术，用于对抗由AI生成的有害内容。通过聚焦于高频图像部分，TextureCrop提高了合成图像检测的准确性，同时保持可管理的内存需求。实验结果表明，TextureCrop在高分辨率图像上提高了几个检测器的AUC，比中心裁剪提高5.7%，比缩放提高14%。

最近的发展使得利用文本进行指导的修复变得可能，从而实现了仅需最小努力的高级图像编辑。本研究引入了TGIF数据集，旨在支持图像伪造定位和合成图像检测方法的训练和评估。利用TGIF数据集，评估了多种先进的图像伪造定位和合成图像检测方法，发现传统方法无法有效检测到生成式修复图像，且对于强压缩更加敏感。因此，本研究旨在促进更具能力的图像伪造定位和合成图像检测方法的开发。