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公开(公告)号：CN119580074A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411559472.0
申请日：2024-11-04
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V20/00 , G06V10/74 , G06V10/44 , G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于少样本学习的通用AI生成图像检测方法及系统，该方法包括训练阶段和测试阶段，本发明针对当前检测方法依赖大量训练样本的问题，为本方法训练阶段设计了基于低秩适应的伪造感知模块，能够使用少量训练样本就使得特征提取模型适用于AI生成图像检测的同时，避免过拟合。另外，本发明还设计了一种基于语义特征引导的对比学习策略，使得基于低秩适应的伪造感知模块学习到真实图像与AI生成图像之间共性的同时，也学习到真实图像和AI生成图像之间的区别，从而使得本发明具有更好的泛化能力。
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