CN119444750A 生成式人工智能生成图像检测方法、系统、设备及介质 （中国科学技术大学）_第1页
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生成式人工智能生成图像检测方法、系统、本发明公开了一种生成式人工智能生成图过插入的适配器可以自适应凸显图像特征中的2检测过程中，预训练图像编码器的第一个处理阶段输出待检测图像2.根据权利要求1所述的一种生成式人工智能生成图像检测方法，其特征在于，所述配器中采用分块令牌去中心化策略凸显图像特征中通过分块令牌去中心化策略，增加边缘轮廓与背景区域对应分块加边缘轮廓与背景区域对应分块令牌的权重，获得凸显图像特征中的生成痕迹的特征包对每一注意力分数分别进行取反操作，并利用归一化指数函数将取所述检测模型包括：预训练图像编码器与分类器，以及在预训练图基于所述检测模型实现生成图像检测，检测过程中，预训练图像编36.根据权利要求5所述的一种生成式人工智能生成图像检测系统，其特征在于，还包配器中采用分块令牌去中心化策略凸显图像特征中通过分块令牌去中心化策略，增加边缘轮廓与背景区域对应分块加边缘轮廓与背景区域对应分块令牌的权重，获得凸显图像特征中的生成痕迹的特征包对每一注意力分数分别进行取反操作，并利用归一化指数函数将取其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执4前广泛传播的生成图像主要可以分为两类，即基于生成式对抗网络（Generative检测过程中，预训练图像编码器的第一个处理阶段输出待检测图像的图像特征，567独立地和预训练图像编码器进行合作交互，分别提取GAN分支的图像表征和DM分支的图像8=soft策略指导网络同时挖掘GAN及DM生成图像的检测线索。息。两个阶段交替不断进行优化，最终得到一个可以同时检测GAN和DM生成图像的检测模;可根据需要选择所需图像输入至上述检测模型进9任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员

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