视觉语言模型 (VLM) 通过分析视觉内容和上下文信息来协助检测假图像或深度伪造，这有助于识别单模态模型可能遗漏的不一致性。VLM，例如 CLIP 或 Flamingo，是在大型图像和文本配对数据集上训练的，这使得它们能够理解视觉特征和语义上下文之间的关系。例如，VLM 可以将图像与其关联的元数据、字幕或预期的现实世界知识进行交叉引用，以标记可能表明图像已被篡改的差异。这种多模态方法通过将像素级分析与上下文验证相结合，提高了检测的准确性。
VLM 通过跨模态嵌入对齐和注意力机制等技术检测异常。在处理图像时，VLM 会生成表示视觉特征（例如，形状、纹理）和语义概念（例如，对象、场景）的嵌入。深度伪造通常包含细微的伪影，例如不自然的照明、扭曲的面部特征或不匹配的阴影，与真实图像中的典型模式相比，这些伪影会创建嵌入不匹配。例如，VLM 可能会注意到一张标有“户外海滩场景”的照片中的光线角度与阳光不一致，或者视频中政治人物的唇部运动与他们的演讲稿不符。VLM 中的注意力机制还可以突出图像中伪影集中的区域，例如合成面部周围模糊的边缘。
实际应用包括将 VLM 与取证技术相结合的工具。例如，OpenAI 的 CLIP 可以将图像与其声称的上下文的文本描述进行比较——例如验证一张“历史事件”照片是否包含符合时代特征的服装。开发者可以利用已知深度伪造数据集对 VLM 进行微调，以提高伪影检测能力，或者使用 VLM 根据视觉线索验证时间戳和地理位置数据（例如，夏季场景中的雪）。此外，VLM 可以通过提供语义上下文来增强传统的错误级别分析方法——标记一张包含不正确月坑图案的“登月”图像。虽然并非万无一失，但 VLM 增加了一层可解释的、上下文感知的审查，使深度伪造检测更加稳健。