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AI 综述
蚂蚁集团GuangJian团队在GitHub开源视觉取证模型DefakerOne2,并发布模型权重。该模型基于Qwen3.5-2B多模态骨干,参数量为2B,覆盖AI生成内容、DeepFake人脸、文档篡改、自然图像篡改、人脸与证件防伪以及AI生成视频检测。团队称模型在约5000万样本上训练,采用LoRA到全参数再到LoRA的三阶段Tide-Style Tuning,并用基于熵的测试时路由在视频与帧两条通路间选择。团队还称其在53项检测基准中40项达到SOTA、14项定位基准中11项达到SOTA,权重与RRVBench基准已发布于ModelScope。
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蚂蚁 inclusionAI 开源 2B 视觉取证模型 DefakerOne2事件进展
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- 来源：蚂蚁 inclusionAI：GitHub 新仓库
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10月30日
蚂蚁 inclusionAI：GitHub 新仓库一手
蚂蚁 inclusionAI 开源 2B 视觉取证模型 DefakerOne2
蚂蚁集团 GuangJian 团队在 GitHub 开源 DefakerOne2，一个基于 Qwen3.5-2B 多模态骨干的 2B 参数统一视觉取证模型，覆盖 AI 生成内容、DeepFake 人脸、文档篡改、自然图像篡改、人脸与证件防伪以及 AI 生成视频检测。模型在约 5000 万样本上训练，采用 LoRA 到全参数再到 LoRA 的三阶段 Tide-Style Tuning，并用基于熵的测试时路由在视频与帧两条通路间选择。团队称其在 53 项检测基准中 40 项达到 SOTA、14 项定位基准中 11 项达到 SOTA，权重与 RRVBench 基准已发布于 ModelScope。