SparseViT是一种新型图像篡改检测模型，利用稀疏自注意力机制提高非语义特征提取能力，计算量减少80%。通过可学习的多尺度特征融合，该模型增强了对复杂场景的适应性，展现出优越的性能和泛化能力，为图像篡改检测提供了新思路。