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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省人工智能研究院;天津理工大学;国家计算机网络与信息安全管理中心天津分中心申请的专利一种基于双模态引导的零样本深度伪造归因方法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：CN120220216B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510694479.1，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于双模态引导的零样本深度伪造归因方法是由高赞;张亚宁;孙捷;贾云刚;赵勇;谢磊;王劲松设计研发完成，并于2025-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双模态引导的零样本深度伪造归因方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于双模态引导的零样本深度伪造归因方法，属于零样本深度伪造归因方法技术领域。其包括以下步骤：构建零样本深度伪造归因数据集，并划分为训练集和测试集，对训练集进行预处理；构建零样本深度伪造归因模型，模型包括细粒度文本生成器、人脸解析器、多视角视觉编码器模块、语言编码器、解析编码器、预测器以及多层感知机；将预处理后的数据输入到模型中，得到预测语言特征和预测图像伪造归因类别特征；通过总损失函数和优化器对模型进行训练优化，得到训练好的模型；将测试集中图像输入至训练好的模型的多视角视觉编码器模块中，得到最终深度伪造归因判别结果。本发明能够提升在零样本情境下深度伪造归因模型的准确性与鲁棒性。

本发明授权一种基于双模态引导的零样本深度伪造归因方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双模态引导的零样本深度伪造归因方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.构建零样本深度伪造归因数据集，并划分为训练集和测试集；对训练集进行预处理，得到预处理后的人脸图像张量和伪造归因标签张量； S2.构建零样本深度伪造归因模型，所述模型包括细粒度文本生成器、人脸解析器、多视角视觉编码器模块、语言编码器、解析编码器、预测器以及多层感知机； S3.将预处理后的伪造归因标签张量输入至细粒度文本生成器，得到细粒度归因文本；将预处理后的人脸图像张量输入人脸解析器得到人脸解析图像；所述细粒度归因文本、人脸解析图像以及预处理后的人脸图像张量构成人脸图像文本解析对； S4.将预处理后的人脸图像张量输入至多视角视觉编码器模块中得到多视角视觉特征； S5.将细粒度归因文本输入至语言编码器中得到语言归因全局特征； S6.将人脸解析图像输入至解析编码器中得到人脸解析特征； S7.将多视角视觉特征分别输入到预测器与多层感知机中，分别得到预测语言特征和预测图像伪造归因类别特征； S8.通过总损失函数和Adam优化器对各模块中参数进行优化和训练，得到优化训练好的零样本深度伪造归因模型； S9.将测试集中待检测的图像输入至训练优化好的零样本深度伪造归因模型的多视角视觉编码器模块中，然后经过多层感知机和softmax函数，得到最终深度伪造归因判别结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省人工智能研究院;天津理工大学;国家计算机网络与信息安全管理中心天津分中心，其通讯地址为：250000 山东省济南市长清区大学路3501号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。