生成式人工智能多态敏感拼图检测方法、装置及设备

本发明涉及生成式人工智能多态敏感拼图检测方法、装置及设备，通过首先获取待检测图像后，调用训练好的基于潜在分布和信息熵的多态敏感图像特征提取模型进行特征提取，以将图像的特征信息统一映射到一个特征空间中，该特征空间可以视为一个超球面，最为稳定的常见正常语义特征收束往球体中心，敏感语义特征被区分并远离球体中心，从而显著提高了多态敏感拼图的检测准确率和效率。与传统技术相比，通过从信息熵的角度出发最小化图像特征的信息熵分布，然后可以根据信息熵的高低精确区分多态敏感拼图和正常拼图。