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公开（公告）号CN122990390A | 申请号CN202611204349.6 | 专利类型发明专利 |
状态在审 | 国家或地区CN | 申请人北京交通大学;联通数据智能有限公司 |
分类号G06V10/776(2022.01), G06N5/04(2023.01), G06V10/764(2022.01), G06V10/774(2022.01), G06V10/82(2022.01), G06N3/0455(2023.01) | 申请日2026-08-10 | 公开日2026-10-27 |
发布日期2026-10-27 | 文档 ID84635774952900000 | 源数据页码55 |
专利语言zh | ||
本发明实施例提供了一种对AI生成图像进行底层伪造痕迹检测的方法。该方法包括：计算原始图像与AI重建图像之间的像素差异，得到像素差异图；基于像素差异图构建原始图像和重建图像之间的语义对象对，生成结构化亚视觉伪造知识数据；基于结构化亚视觉伪造知识数据构建训练数据集和测试数据集，训练多模态大语言模型，得到训练好的多模态大语言模型；将待检测的AI生成图像输入到训练好的多模态大语言模型中，多模态大语言模型输出待检测的AI生成图像的底层伪造痕迹检测结果。本发明方法通过描述高保真生成图像中的亚视觉伪造语义，进而构建底层伪造痕迹的语义理解的训练数据和基准测试，增强多模态大语言模型在底层伪造痕迹的感知和推理能力。
附图 1