公开(公告)号：CN117253108A

公开(公告)日：2023-12-19

申请号：CN202311271922.1

申请日：2023-09-27

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 暨凯祥 ,  翟淑敏 ,  丁昊智 ,  王剑 ,  陈景东 ,  杨铭

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/40

Abstract: 本说明书的实施例提供了一种图像篡改检测方法、图像篡改检测模型的训练方法和装置。在该图像篡改检测方法中，利用初步篡改检测模型和数据噪声图生成模型得到与所接收的待检测图像对应的初步篡改检测结果图和数据噪声图；基于初步篡改检测结果图和数据噪声图待检测图像对应的模型不确定性表征图，进而利用图像精炼模型根据所得到的数据噪声图、模型不确定性表征图和对应的图像特征表征得到最终篡改检测结果。

公开(公告)号：CN118941441A

公开(公告)日：2024-11-12

申请号：CN202411108186.2

申请日：2024-08-12

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 李文 ,  王萌 ,  陈景东 ,  杨铭

IPC: G06T3/04 ,  G06T9/00 ,  G06F40/289 ,  G06F40/126

Abstract: 本说明书提供一种图像生成方法、图像生成模型的训练方法及系统。图像生成方法包括：获得目标文本和至少一个目标风格图像，目标文本用于指示目标图像的内容，所述至少一个目标风格图像用于指示目标图像的风格，确定目标文本的目标文本token、所述至少一个目标风格图像的目标风格token，目标文本token用于表征目标文本中的内容，目标风格token用于表征所述至少一个目标风格图像中的风格，根据目标文本token和目标风格token生成目标图像。通过引入指示目标图像的风格的目标风格图像，可以更准确地描述风格并生成该风格的图像。通过token的方式从风格和内容维度生成目标图像，可以避免风格和文本之间的混淆。

公开(公告)号：CN117556273A

公开(公告)日：2024-02-13

申请号：CN202410016072.9

申请日：2024-01-05

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 徐富荣 ,  张涵笑 ,  郭清沛 ,  杨铭

IPC: G06F18/22 ,  G06F18/213 ,  G06N3/063

Abstract: 本说明书实施例提供了一种通过多图形处理器计算对比损失的方法和装置，该方法包括：通过划分为M个处理器组的N个图形处理器处理目标批次样本的特征，其中，每个处理器组包括一至多个图形处理器，每个图形处理器分别处理目标批次样本包含的至少一个样本的特征；各个处理器组分别确定处理器组包含的图形处理器处理的特征之间的局部特征相似度，并将局部特征相似度保存到处理器组包括的图形处理器的对应显存中；分别根据各个处理器组包括的图形处理器的对应显存中保存的局部特征相似度，确定各个处理器组对应的分组对比损失；根据各个处理器组对应的分组对比损失，确定整体对比损失。