基于条件扩散模型的图像篡改定位方法

本发明公开了一种基于条件扩散模型的图像篡改定位方法。所述条件扩散模型包括条件网络和反向去噪网络。其中，条件网络在去噪过程中能够利用不同的噪声状态，提供对不同时间步长去噪操作的精细控制，有效抵抗图像中的破坏性噪声，提高对后处理的鲁棒性，提高模型的定位能力。反向去噪网络包括编码器、解码器和条件特征注入模块，其中条件特征注入模块是为了将取证条件特征更有效地注入去噪网络，对掩码的去噪过程进行精细化的控制。本发明将篡改定位描述为一种条件去噪过程，利用条件扩散模型的生成能力和细节保存能力，充分挖掘不同去噪阶段中的取证痕迹，在条件引导下逐渐恢复掩模，为图像篡改定位提供了有效的方法。