论文提出稀疏约束修正流（SC-RF），不直接学习特定伪造的分类边界，而以图像局部恢复至真实视觉文本统计所需的代价定位篡改。方法结合自监督伪影注入与像素空间 Forensic-DiT；据摘要称，其在三个基准上较次优方法的 F1 和 IoU 分别提高 3.2、4.8 个百分点，并展示未见文本编辑上的零样本能力。
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