Anti-Fake AI Project

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🤖 LLaVA 系列生成模型支持 ​

LLaVA（Large Language and Vision Assistant）是由威斯康星大学麦迪逊分校与 Microsoft Research 合作开发的开源视觉语言大模型系列，最新版本包括 LLaVA-1.5、LLaVA-NeXT 和 LLaVA-OneVision。它们以 CLIP-ViT 为视觉编码器，搭配 LLaMA 语言模型，通过视觉指令调优具备强大的图文理解、视觉问答能力，并支持复杂推理与多画面处理。

我们平台现已全面支持 LLaVA 系列模型 的内容检测能力，专注于图文语义一致性、视觉合成合成伪影识别以及视觉推理结果验证。

INFO

📢 最新支持：已于 2025 年 Q2 实现对 LLaVA-1.5、LLaVA-NeXT 和 LLaVA-OneVision 的检测适配。

🌟 LLaVA 系列模型简介 ​

LLaVA‑1.5 ​

  • 在 LLaVA 1.0 的基础上进行优化，采用更大规模的图文对话数据集和增强调优策略，提升视觉语言任务性能。

LLaVA‑NeXT ​

  • 引入更先进的图文融合机制，支持多图推理，优化理解各种视觉指令和复杂场景说明的能力。

LLaVA‑OneVision ​

  • 支持更多模态输入，包括图像、视频、表格、图表等，适用于跨模态问答、视觉推理与内容理解任务。

🔍 Anti-Fake AI 检测能力支持 ​

针对 LLaVA 系列模型的典型应用场景，我们提供以下检测支持：

检测亮点

  • 图文语义一致性验证
  • 视觉伪影识别（纹理异常、边缘错位）
  • 多图/视频推理结果校验
模型版本检测维度检测准确率响应时延
LLaVA-1.5单图视觉问答 / 图文一致性 / 合成伪影检测≥ 99.5%< 50 ms
LLaVA‑NeXT多图推理 / 图文融合 / 伪影识别≥ 99.6%< 60 ms
LLaVA‑OneVision视频/图表/表格输入的多模态推理验证≥ 99.7%< 70 ms

WARNING

  • 多画面与长上下文覆盖：支持多图推理和复杂视觉内容一致性检测
  • 可视化异常标注：辅助定位输入与输出中的不一致区域
  • 多部署方式：支持云端、API、SDK 与本地环境接入

📊 检测效果展示 ​

  • 视觉问答一致性分析：高亮标记图文不一致之处，并提供置信度评分
  • 多图推理内容验证：对复杂提示下生成结果进行结构与语义完整性检测

✅ 为什么选择 Anti‑Fake AI？ ​

  • 🌐 全版本支持：覆盖 LLaVA-1.5、NeXT、OneVision 等核心版本
  • ⚡ 高性能检测：毫秒级响应，适配实时生成场景
  • 🧠 复杂语义检测：加强对图像问答、多图推理、表格解读等能力的适配
  • 🛠️ 灵活接入能力：提供 API、SDK、私有部署方案，支持多种业务集成场景

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  • 📧 邮箱：zhuang.li@hdu.edu.cn
  • 📞 电话：17366636375