【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及ai生成图像鉴别，具体涉及基于冻结vit特征融合网络的ai生成图像检测方法。
技术介绍
1、随着生成式对抗网络(generative adversarial networks，gans)和扩散模型(diffusion models)的飞速进步，计算机生成的图像和视频质量达到了前所未有的高度，有时甚至能够达到人眼难以分辨的逼真程度。特别是在大模型(如sora等)的广泛应用下，该领域技术人员可以轻松地利用文本作为引导，生成逼真的虚假图像或视频。这些技术不仅为艺术创作和娱乐产业带来了革命性的变化，同时也为虚假信息的传播提供了新途径。精心制作的虚假图像和视频，特别是那些被用于创建误导性新闻的素材，它们可能误导公众的判断，破坏社会信任，因此，如何有效地检测和识别这些由ai生成的图像和视频，成为了计算机视觉领域亟待解决的问题。
2、目前ai生成图像检测的泛化性普遍较差，ai生成图像检测模型在特定训练集上表现良好，但一旦面临新的、未见过的数据集，其检测精度往往大幅下降。这是因为模型在训练过程中过于依赖训练集数据的特征分布，导...
【技术保护点】
1.一种基于冻结ViT特征融合网络的AI生成图像检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于冻结ViT特征融合网络的AI生成图像检测方法，其特征在于，所述获取待鉴别的图像以及由样本图像构成的数据集，包括：
3.根据权利要求2所述的基于冻结ViT特征融合网络的AI生成图像检测方法，其特征在于，图像的预处理，包括：
4.根据权利要求2所述的基于冻结ViT特征融合网络的AI生成图像检测方法，其特征在于，所述利用所述数据集对多层次特征融合网络进行训练，包括：
5.根据权利要求1所述的基于冻结ViT特征...
【技术特征摘要】
1.一种基于冻结vit特征融合网络的ai生成图像检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于冻结vit特征融合网络的ai生成图像检测方法，其特征在于，所述获取待鉴别的图像以及由样本图像构成的数据集，包括：
3.根据权利要求2所述的基于冻结vit特征融合网络的ai生成图像检测方法，其特征在于，图像的预处理，包括：
4.根据权利要求2所述的基于冻结vit特征融合网络的ai生成图像检测方法，其特征在于，所述利用所述数据集对多层次特征融合网络进行训练，包括：
5.根据权利要求1所述的基于冻结vit特征融合网...
【专利技术属性】
技术研发人员：牛亚坤，陈英健，张延锋，殷红建，张磊，冯继龙，
申请(专利权)人：河南大学，
类型：发明
国别省市：
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