【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生成图像检测领域，具体涉及一种基于图像语义特征对齐引导的生成图像检测方法。
技术介绍
1、随着深度学习和人工智能技术的迅猛发展，生成图像技术经过了多轮的更新迭代，生成图像的能力得到显著提升。从生成对抗网络(generativeadversarial network，简称gan)到变分自编码器系列(variational autoencoder，简称vae)再到扩散模型(diffusion models)，生成图像越来越呈现纹理逼真、细节丰富的特点，被逐渐应用于多个领域。在艺术创作领域，生成图像可以帮助艺术家进行数字艺术创作和风格迁移，快速探索新的创作风格；在娱乐媒体领域，生成图像可以帮助游戏开发商和电影制作者生成高质量的特效图像动画，降本提效；在广告营销领域，生成图像可根据用户需求定制广告图像，提高用户吸引力、响应市场需求等。然而，生成图像技术在艺术、媒体、广告等领域广泛应用的同时，也带来了不少风险与挑战。不法分子可能会利用生成图像技术生成大规模且极具说服力的虚假图像，在新闻媒体、公众舆论、政治选举和专利版权等众多方面造成...
【技术保护点】
1.一种基于语义特征对齐引导的生成图像检测方法，其特征在于，构建一个用于图像语义特征一致性比较的对齐网络，该网络基于原始图像和对应关键词信息提取分析图像语义一致性特征，结合语义特征引导网络捕捉生成图像在中频区域与真实图像的差异特征，实现对生成图像的有效检测，具体包括：
2.根据权利要求1所述的基于语义特征对齐引导的生成图像检测方法，其特征在于，所述基于图像语义特征引导的差异性捕捉网络利用图像中频域信息对语义特征进行引导训练，引导模型关注生成图像区别于真实图像的语义特征差异，具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于语义特征对齐引导的生成图像检测方...
【技术特征摘要】
1.一种基于语义特征对齐引导的生成图像检测方法，其特征在于，构建一个用于图像语义特征一致性比较的对齐网络，该网络基于原始图像和对应关键词信息提取分析图像语义一致性特征，结合语义特征引导网络捕捉生成图像在中频区域与真实图像的差异特征，实现对生成图像的有效检测，具体包括：
2.根据权利要求1所述的基于语义特征对齐引导的生成...
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