一种基于少样本学习的通用AI生成图像检测方法及系统

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一种基于少样本学习的通用AI生成图像检测方法及系统
申请号:CN202411559472
申请日期:2024-11-04
公开号:CN119580074A
公开日期:2025-03-07
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于少样本学习的通用AI生成图像检测方法及系统,该方法包括训练阶段和测试阶段,本发明针对当前检测方法依赖大量训练样本的问题,为本方法训练阶段设计了基于低秩适应的伪造感知模块,能够使用少量训练样本就使得特征提取模型适用于AI生成图像检测的同时,避免过拟合。另外,本发明还设计了一种基于语义特征引导的对比学习策略,使得基于低秩适应的伪造感知模块学习到真实图像与AI生成图像之间共性的同时,也学习到真实图像和AI生成图像之间的区别,从而使得本发明具有更好的泛化能力。
技术关键词
嵌入特征 图像检测方法 特征提取模型 特征提取模块 转换器模块 矩阵 标签 语义特征 预训练模型 sigmoid函数 少量训练样本 图像检测系统 特征提取器 阶段 注意力 代表 输出模块
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