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公开(公告)号：CN114419693A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111569608.2
申请日：2021-12-21
Applicant: 度小满科技(北京)有限公司
Abstract: 本申请提供了一种用于人脸深伪检测的方法和装置，该方法包括：从输入图像中提取多层第一特征信息；通过对所述多层第一特征信息进行特征融合得到多层第二特征信息；对所述多层第二特征信息中的每层第二特征信息分别进行语义融合，得到多层第三特征信息，并将每层第三特征信息分别输入至多任务深伪检测网络，得到所述多任务深伪检测网络输出的深伪检测结果，其中，所述多任务深伪检测网络中协同执行的多任务包括人脸分类、人脸定位以及伪造人脸检测。本申请的方案中能够一阶段同步完成人脸分类、人脸定位以及伪造人脸检测等多任务，可以极大地提高人脸深伪检测速度，且能够提高人脸深伪检测精度。
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公开(公告)号：CN117061763A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311093319.9
申请日：2023-08-28
Applicant: 度小满科技(北京)有限公司
Abstract: 本发明提供一种文生视频生成方法、装置、电子设备及可读存储介质，包括：接收第一输入，所述第一输入为与待生成视频对应的第一文本信息；响应于所述第一输入，将所述第一文本信息编码为第一特征信息，经过扩散后生成所述第一特征信息的第一高斯噪声；接收第二输入，所述第二输入为所述第一文本信息和所述第一高斯噪声；响应于所述第二输入，在频谱隐空间生成与所述第一文本信息对应的第二特征信息，将所述第二特征信息解码生成所述待生成视频。本发明能够以极低的资源实现任意长度长视频的生成。
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公开(公告)号：CN115512416A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211188781.2
申请日：2022-09-27
Applicant: 度小满科技(北京)有限公司
Abstract: 本申请提供了一种人脸伪造检测方法、装置及电子设备，包括：获取待检测人脸视频；将待检测人脸视频输入至人脸图像重建模型，以通过人脸图像重建模型对待检测人脸视频进行帧采样，得到N个第一待检测人脸视频帧，对N个第一待检测人脸视频帧进行特征提取，得到至少一个第一初始特征，根据至少一个第一真实人脸特征和至少一个第一初始特征确定第一重建人脸图像特征，根据第一重建人脸图像特征，得到N个第一重建人脸图像，N为正整数；根据N个第一待检测人脸视频帧和N个第一重建人脸图像的差异检测待检测人脸视频是否为伪造人脸视频；其中，人脸图像重建模型是通过真实人脸视频训练得到的。以提高人脸伪造检测的准确性。
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公开(公告)号：CN118967879A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410983658.2
申请日：2024-07-22
Applicant: 度小满科技(北京)有限公司
Abstract: 本发明提供一种安全图像生成方法、装置、电子设备及存储介质，包括通过大语言模型对目标描述文本进行编码得到目标文本编码，通过文生图模型基于该目标文本编码生成候选图像，检测模型根据预设安全规则对候选图像的安全性进行检测，若存在任何不符合安全规则的特征，则通过反馈机制通知大语言模型进行描述的微调和优化，之后再次进行编码生成，直至生成的图片符合安全标准为止。通过在候选图像不符合安全规则的情况下，利用检测模型反馈的异常信息更新目标文本编码，使得更新后目标文本编码与原始的目标文本编码语义相近，确保了图片内容在保证语义完整性的前提下满足安全需求，且图像始终基于目标描述文本语义生成，提高安全图像的生成效率。
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公开(公告)号：CN115050066A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210540707.6
申请日：2022-05-17
Applicant: 度小满科技(北京)有限公司
Abstract: 本申请公开了一种人脸伪造检测方法、装置、终端及存储介质，方法包括：接收人脸图像；基于人脸图像和多层卷积神经网络模型，确定人脸图像对应的全局面部动作单元特征；基于人脸图像和深度可分离卷积模型，确定人脸图像对应的全局纹理特征；基于全局面部动作单元特征和全局纹理特征，确定人脸图像的真伪。本发明采用多层卷积神经网络模型学习面部动作单元特征，并对面部动作单元的共现依赖关系进行建模，得到全局面部动作单元特征，该特征可以帮助模型更全面地理解面部特征，此外，融合全局面部动作单元特征和全局纹理特征，共同进行人脸伪造检测，为人脸伪造检测模型提供良好的泛化性，提高人脸伪造检测的准确度。
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