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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于高效微调视觉预训练模型的人脸伪造检测方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117912078B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410057960.5，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于高效微调视觉预训练模型的人脸伪造检测方法和系统是由马超;杨小康设计研发完成，并于2024-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于高效微调视觉预训练模型的人脸伪造检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于高效微调视觉预训练模型的人脸伪造检测方法和系统，包括：获取初始视觉预训练模型ConvNext‑V2；将基于中心差分卷积算子的适配器插入初始视觉预训练模型的逆瓶颈模块，获得微调ConvNext‑V2模型；获取任务训练数据，并划分为训练集和验证集；采用训练集对微调ConvNext‑V2模型进行训练，采用验证集验证训练是否已完成；将训练好的微调ConvNext‑V2模型用于人脸伪造检测。本发明只需对适配器模块的参数微调，极大地降低参数学习的规模；其能够降低对训练数据集数量规模的要求，在面临仅提供少量训练数据集的实际场景下，该方法和系统大幅优于现有的基于先验经验的人脸伪造检测方法。

本发明授权基于高效微调视觉预训练模型的人脸伪造检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于高效微调视觉预训练模型的人脸伪造检测方法，其特征在于，包括： 获取初始视觉预训练模型ConvNext-V2； 将基于中心差分卷积算子的适配器插入所述初始视觉预训练模型ConvNext-V2的逆瓶颈模块中，获得微调ConvNext-V2模型； 获取任务训练数据，将其划分为训练集和验证集； 采用所述训练集对所述微调ConvNext-V2模型进行训练，采用所述验证集验证训练是否已完成； 将训练好的微调ConvNext-V2模型用于人脸伪造检测； 所述基于中心差分卷积算子的适配器包含参数Θ、Wup、Wdown，Θ∈R9表示适配器中的卷积算子的参数，Wup∈Rc'×C表示参数矩阵，Wdown∈RC×c'表示参数矩阵； 所述将基于中心差分卷积算子的适配器插入所述初始视觉预训练模型ConvNext-V2的逆瓶颈模块中，获得微调ConvNext-V2模型，包括： 获取初始视觉预训练模型ConvNext-V2中的隐藏层特征H，H∈RH'×W'×C，H',W'为高和宽，C为通道数； 利用参数矩阵Wdown对隐藏层特征H进行线性变换降维，并使用非线性激活函数进行激活，得到Hdown∈RH'×W'×c'； 利用中心差分卷积算子及参数Θ对Hdown进行中心差分卷积操作； 利用参数矩阵Wup对Hdown进行线性变换升维，并使用非线性激活函数进行激活，得到△H∈RH'×W'×C； 根据公式H←H+s△H，更新隐藏层特征H，其中，s是超参数系数。

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