基于频率增强自注意力的深度伪造图像处理方法和系统

    公开(公告)号:CN118115481A

    公开(公告)日:2024-05-31

    申请号:CN202410359488.0

    申请日:2024-03-27

    Abstract: 本发明提出一种基于频率增强自注意力的深度伪造图像处理方法和系统。其中,方法包括:利用注意力机制放大频率域特征,并使用自注意力结构整合RGB和频域信息。具体而言,它采用了卷积注意力模块结构,利用通道注意力机制和空间注意力机制分别增强频域中关键的频带和区域。这种对频率域特征的灵活增强在深度伪造检测中更具泛化性。然后,采用双流网络结构分别提取RGB信息和频域信息。此外,为了进一步促进RGB和频域信息的协同学习,采用了基于自注意力结构的特征融合方法,它全局建模了这两种信息,从而构建了一个全面的面部伪造表示。本发明提出的方案解决了现有泛化性差,效果有待增强,无法有效应对互联网中的新型深度伪造图像的问题。

    一种基于多掩码对抗与固定类中心函数的图像产生方法和系统

    公开(公告)号:CN118366228A

    公开(公告)日:2024-07-19

    申请号:CN202410359487.6

    申请日:2024-03-27

    Abstract: 本发明提出一种基于多掩码对抗与固定类中心函数的图像产生方法和系统。其中,方法包括:将原始图像输入属性编辑、表情操纵和人脸替换这三类的伪造生成网络,得到原始伪造图像;将原始图像和原始伪造图像输入多对抗掩码生成网络,得到原始图像的掩码图像和原始伪造图像的掩码图像;生成不同类型的对抗掩码图像,产生全面的图像保护数据,提升防御技术泛化性;将原始图像的张量、原始图像的掩码图像的张量和原始伪造图像的掩码图像的张量输入伪造鉴别网络,得到原始图像的掩码图像的伪造图像的张量和伪造概率;应用原始图像的掩码图像的伪造图像和原始伪造图像构造固定类中心损失函数。降低训练难度,更快达到收敛,从而提高训练效果。

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