摘要
本申请公开了扩散重构误差增强的扩散模型伪造图像定位方法与装置。该方法包括:将图像样本输入到预训练的扩散模型中,通过扩散和去噪二次重构计算图像样本的扩散重构误差;将扩散重构误差和图像样本输入到伪造图像检测模型中,得到伪造区域检测结果。伪造图像检测模型为双流架构,伪造图像检测模型的处理过程包括:对扩散重构误差和图像样本分别进行多尺度特征提取,分别得到多尺度的重构误差流特征和图像流特征;基于交叉注意力机制将双流特征进行融合,得到融合特征;基于融合特征得到伪造区域检测结果。本申请能够有效提高伪造区域定位的精度和泛化性,并提高伪造区域定位的鲁棒性。
技术关键词
重构误差
图像定位方法
图像检测模型
融合特征
交叉注意力机制
多尺度特征提取
样本
通道注意力机制
多层感知机
图像定位装置
全局平均池化
定位模块
可读存储介质
处理器
系统为您推荐了相关专利信息
负载预测方法
静态特征
前馈神经网络
计算机程序指令
序列
识别算法
货物储存区域
无人机设备
融合特征
检测头结构
高效算法
软阈值函数
重构误差
生成随机
增广拉格朗日
语音特征
情感特征
交叉注意力机制
多头注意力机制
预训练模型
跨模态图像
可见光图像
稀疏特征
多尺度语义特征
融合特征