苏州元脑智能科技有限公司崔星辰获国家专利权
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龙图腾网获悉苏州元脑智能科技有限公司申请的专利深度伪造检测模型的训练方法、深度伪造检测方法和系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN120543952B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202511031987.8,技术领域涉及:G06V10/764;该发明授权深度伪造检测模型的训练方法、深度伪造检测方法和系统是由崔星辰;温东超;史宏志;张英杰;赵健设计研发完成,并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本深度伪造检测模型的训练方法、深度伪造检测方法和系统在说明书摘要公布了:本申请公开了一种深度伪造检测模型的训练方法、深度伪造检测方法和系统,涉及人工智能技术领域,包括获取包含真实图像和多种伪造种类图像的训练数据集,且图像配有表示真伪的标签,在训练过程中深度伪造检测模型能够接触到各种类型的图像样本,从而学习到更广泛、更复杂的图像特征和伪造模式,并且对于伪造图像还标注有伪造的理由,能够在训练过程中帮助深度伪造检测模型深入理解伪造内容的本质特征。因此,可以解决对于经过精心设计且质量较高的伪造内容,检测能力不足的问题,达到提高伪造检测的准确性的技术效果。
本发明授权深度伪造检测模型的训练方法、深度伪造检测方法和系统在权利要求书中公布了:1.一种深度伪造检测模型的训练方法,其特征在于,所述深度伪造检测模型包括预训练语言模型,所述预训练语言模型,用于根据分类器对待检测的目标图像分类得到的分类文本描述、图像特征提取器对所述目标图像进行特征提取得到的图像特征和目标提示词生成表示所述目标图像真伪的输出结果; 所述方法包括: 获取训练数据集;所述训练数据集包括真实图像和不同伪造种类的伪造图像;所述真实图像和所述伪造图像分别对应有表示图像真伪的标签,所述伪造图像对应的标签还包括经过伪造处理的理由; 采用所述训练数据集对所述深度伪造检测模型进行训练;包括:获取训练提示词;所述训练提示词根据检测任务构建;所述训练提示词用于在训练过程中引导所述预训练语言模型执行所述检测任务;冻结所述预训练语言模型的第一参数,将所述训练提示词和所述训练数据集输入到所述预训练语言模型中,基于第二损失函数通过反向传播算法更新所述预训练语言模型的第二参数;所述第二损失函数表征所述预训练语言模型的预测值与所述标签的真实值之间的差异; 所述采用所述训练数据集对所述深度伪造检测模型进行训练,包括: 基于第一损失函数计算训练过程中所述分类器的预测值与所述标签的真实值之间的差异,基于计算结果通过反向传播算法更新所述分类器的参数; 所述第一损失函数表示为: 其中,表示第一损失函数,表示图像类型的数量,表示所述标签对应的真实值,表示所述分类器输出的预测值,表示图像类型的权重。
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