图像真伪检测模型训练方法和图像真伪检测方法

本发明提供了一种图像真伪检测模型训练方法和图像真伪检测方法。实现方案为：通过伪造算法类型分类器和数据真伪分类器将图像特征解耦为语义特征、伪造算法特有特征和伪造算法通用特征。基于伪造算法特有特征和伪造算法通用特征之间的特征区别，确定伪造算法通用特征中的标志性特征，并在伪造算法通用特征中对该特征进行变异，最后对由语义特征、伪造算法特有特征和变异后的伪造算法通用特征的组合特征进行重建，得到新图像，以确定本次训练损失，利用这个损失进行参数调整。如此，能够增强数据真伪分类器对各个伪造算法之间的通用伪造特征的学习，使得数据真伪分类器作为目标图像真伪检测模型时，可以提高其对图像真伪检测的准确性和泛化性。