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龍圖騰網恭喜國網數字科技控股有限公司;國網區塊鏈科技(北京)有限公司申請的專利圖像真偽檢測模型訓練方法和圖像真偽檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119274024B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411805668.3，技術領域涉及：G06V10/774；該發明授權圖像真偽檢測模型訓練方法和圖像真偽檢測方法是由謝雨彤;玄佳興;王煥娟;王欣楠;周磊;薛文昊;王俊生;王一然設計研發完成，并于2024-12-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本圖像真偽檢測模型訓練方法和圖像真偽檢測方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種圖像真偽檢測模型訓練方法和圖像真偽檢測方法。實現方案為：通過偽造算法類型分類器和數據真偽分類器將圖像特征解耦為語義特征、偽造算法特有特征和偽造算法通用特征。基于偽造算法特有特征和偽造算法通用特征之間的特征區別，確定偽造算法通用特征中的標志性特征，并在偽造算法通用特征中對該特征進行變異，最后對由語義特征、偽造算法特有特征和變異后的偽造算法通用特征的組合特征進行重建，得到新圖像，以確定本次訓練損失，利用這個損失進行參數調整。如此，能夠增強數據真偽分類器對各個偽造算法之間的通用偽造特征的學習，使得數據真偽分類器作為目標圖像真偽檢測模型時，可以提高其對圖像真偽檢測的準確性和泛化性。

本發明授權圖像真偽檢測模型訓練方法和圖像真偽檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種圖像真偽檢測模型訓練方法，其特征在于，包括：采用偽造算法類型分類器和數據真偽分類器，對第一圖像樣本中各個圖像特征分別進行初步分類，得到各個所述圖像特征的偽造算法類型分類結果和真偽分類結果；基于各個所述圖像特征的偽造算法類型分類結果和真偽分類結果，對各個所述圖像特征進行解耦并再次分類，得到語義特征集、偽造算法特有特征集和偽造算法通用特征集；基于所述偽造算法特有特征集與所述偽造算法通用特征集之間的特征區別，確定所述偽造算法通用特征集中的標志性特征，包括：對所述偽造算法特有特征集進行聚類，得到特征聚類中心；基于所述特征聚類中心與所述偽造算法通用特征集中各個特征之間的特征距離，在所述偽造算法通用特征集中，確定特征距離符合預設的特征距離范圍內的偽造算法通用特征；基于特征距離符合預設的特征距離范圍內的偽造算法通用特征，確定所述標志性特征；基于所述偽造算法通用特征集中的非標志性特征，在所述偽造算法通用特征集中對所述標志性特征進行變異，得到變異后的所述偽造算法通用特征集；基于所述語義特征集，所述偽造算法特有特征集，以及變異后的所述偽造算法通用特征集，確定變異圖像特征集；對所述變異圖像特征集進行解碼，得到第二圖像樣本；基于各個所述圖像特征的偽造算法類型分類結果和真偽分類結果，以及所述第一圖像樣本與所述第二圖像樣本的區別，確定本次訓練損失；在所述本次訓練損失符合預設的損失條件的情況下，停止執行以上訓練步驟，并基于所述數據真偽分類器，確定目標圖像真偽檢測模型。

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