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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第三十研究所申请的专利一种基于知识蒸馏和域对抗训练的深度伪造图像检测方法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：CN120808126B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511309821.8，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权一种基于知识蒸馏和域对抗训练的深度伪造图像检测方法是由杨慧;刘方;康荣保;张翔;刘世钰设计研发完成，并于2025-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识蒸馏和域对抗训练的深度伪造图像检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像检测领域，提供一种基于知识蒸馏和域对抗训练的深度伪造图像检测方法，包括：构建源域数据集和目的域数据集；利用源域数据集进行模型源域训练，得到训练好的基础模型；利用源域数据集和目的域数据集以及训练好的基础模型，进行基于知识蒸馏和域对抗训练的模型迁移训练，得到深度伪造图像检测模型；当出现新类型的深度伪造图像且该新类型的深度伪造图像的有标签数据的数据量无法进行域对抗训练时，采用该新类型的深度伪造图像的有标签数据对深度伪造图像检测模型进行微调。本发明结合不同迁移学习方法，一方面提升深度伪造图像检测模型对已知类型伪造图像的检测准确率，另一方面快速适配极少量新类型有标签数据出现的情况。

本发明授权一种基于知识蒸馏和域对抗训练的深度伪造图像检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识蒸馏和域对抗训练的深度伪造图像检测方法，其特征在于，包括： 构建数据集，包括源域数据集和目的域数据集； 利用源域数据集进行模型源域训练，得到训练好的基础模型； 利用源域数据集和目的域数据集以及训练好的基础模型，进行基于知识蒸馏和域对抗训练的模型迁移训练，得到深度伪造图像检测模型；所述深度伪造图像检测模型用于深度伪造图像检测； 当出现新类型的深度伪造图像且该新类型的深度伪造图像的有标签数据的数据量无法进行域对抗训练时，采用该新类型的深度伪造图像的有标签数据对深度伪造图像检测模型进行微调； 所述利用源域数据集和目的域数据集以及训练好的基础模型，进行基于知识蒸馏和域对抗训练的模型迁移训练，包括： 基于训练好的基础模型构建教师模型和学生模型； 对所述教师模型和学生模型在所述源域数据集和目的域数据集上进行基于知识蒸馏和域对抗训练的模型迁移训练，得到深度伪造图像检测模型； 所述基于训练好的基础模型构建教师模型和学生模型，包括： 将训练好的基础模型划分为相连接的特征提取器F和真伪分类器C； 将训练好的基础模型复制一份并冻结其参数后作为教师模型； 在训练好的基础模型的特征提取器F后增加域分类器D后作为学生模型；其中，域分类器D在前向传播的时候不做任何操作，在后向传播更新特征提取器F的参数时需要反转梯度。

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