基于稳定扩散模型的人脸深度伪造主动防御方法

本发明公开了基于稳定扩散模型的人脸深度伪造主动防御方法，属于图像处理以及人脸深度伪造主动防御技术领域。该方法包括反演、优化与重构三个阶段：在反演阶段，将真实人脸图像映射至扩散模型的潜在空间，获得可精确重建原始图像的初始潜在变量；在优化阶段，通过离散余弦变换转换为频域，再通过多层次融合的视觉损失与对抗损失的联合约束，对潜在编码的低频区域进行迭代对抗优化，经过逆离散余弦变换得到初始对抗潜在编码；在重构阶段，引入动态扩散路径调度器以自适应地控制扩散过程，利用稳定扩散模型对优化后的潜在编码进行去噪重构，生成最终具备高视觉质量和防伪造能力的对抗图像，实现对深度伪造攻击的主动防御。