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龙图腾网获悉深圳软牛科技集团股份有限公司;深圳大学;深圳牛学长科技有限公司申请的专利人工智能生成图像的鉴别方法、系统及相关设备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：CN120298810B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510750066.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权人工智能生成图像的鉴别方法、系统及相关设备是由蓝枫;李昊东;郑森圭;李斌设计研发完成，并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本人工智能生成图像的鉴别方法、系统及相关设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种人工智能生成图像的鉴别方法、系统及相关设备，方法采用两阶段训练策略：首先基于公开图像数据集对图像鉴别模型进行预训练，继而利用少量目标平台图像数据进行微调，实现模型适配与精准检测，在图像预处理阶段，通过随机裁剪提高模型对图像尺寸的适应能力，同时进行颜色空间转换以提升特征辨识度，在网络架构上，本发明结合特征金字塔实现多尺度特征融合，并嵌入带注意力机制的卷积模块聚焦关键区域，在减小参数量的同时保证检测精度。本发明技术方案无需目标平台具有海量的训练数据，即可高效识别由目标平台产生的虚假图像，适用于实际应用场景，具备高准确率与低计算开销，为AI生成图像的辨识提供了技术支持。

本发明授权人工智能生成图像的鉴别方法、系统及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种人工智能生成图像的鉴别方法，其特征在于，包括： 从公开图像数据集中获取第一数量级的AI生成图像和真实图像作为预训练数据集，所述第一数量级大于等于万； 从鉴别任务的目标平台获取第二数量级的AI生成图像作为微调数据集，所述第二数量级大于等于十且小于等于百； 对所述预训练数据集和所述微调数据集进行预处理，所述预处理包括随机裁剪和颜色空间转换； 结合特征金字塔网络与卷积注意力模块，构建得到用于AI生成图像鉴别的深度学习神经网络模型； 通过预处理后的所述预训练数据集对所述深度学习神经网络模型进行预训练，得到预训练模型； 通过预处理后的所述微调数据集对所述预训练模型进行微调，得到AI生成图像鉴别模型； 基于所述AI生成图像鉴别模型对所述目标平台上的待检测图像进行鉴别，输出鉴别结果； 所述基于所述AI生成图像鉴别模型对所述目标平台上的待检测图像进行鉴别，输出鉴别结果包括： 将所述目标平台上的待检测图像输入所述AI生成图像鉴别模型； 通过所述AI生成图像鉴别模型中的所述特征金字塔网络对所述待检测图像进行多层级特征提取，并将提取到的所述多层级特征中的浅层高分辨率特征和深层语义特征融合，增强对图像不同尺度伪影的感知能力； 通过所述卷积注意力模块中的通道注意力机制学习各层级特征的通道权重，强化对图像中高频噪声和色彩失真特征的响应； 通过所述卷积注意力模块中的空间注意力机制对各层级特征生成空间掩码，定位出图像中的异常区域； 通过SRM滤波器和频域分析提取图像的固有噪声模式，并利用视觉单元检测图像内容与真实世界先验的偏离，最后通过联合判别器输出鉴别结果； 所述通过预处理后的所述微调数据集对所述预训练模型进行微调，得到AI生成图像鉴别模型包括： 将预处理后所述微调数据集输入所述预训练模型； 通过所述预训练模型对所述微调数据集的各张图像进行鉴别； 获取所述微调数据集的各张图像的鉴别结果并统计鉴别准确率； 基于所述鉴别准确率对所述预训练模型中网络的权重参数进行调整，以使得所述预训练模型从鉴别AI生成图像的通用特征过渡到适应鉴别所述目标平台AI生成图像的特定任务特征，获得AI生成图像鉴别模型。

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