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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种基于噪声辅助提示学习的图像伪造检测定位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：CN119295383B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411253779.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于噪声辅助提示学习的图像伪造检测定位方法是由查正军;傅雪阳;李东;朱佳莹;刘嘉威设计研发完成，并于2024-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于噪声辅助提示学习的图像伪造检测定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于噪声辅助提示学习的图像伪造检测定位方法，是将对比语言图像预训练模型CLIP和提示学习引入了图像伪造检测定位领域，并包括：1、使用CLIP的图像编码器以及视觉transformer分别处理输入图像及其噪声得到双分支特征，并通过多域融合和记忆机制增强网络的伪造感知能力；2、创建一对可学习的提示作为负正样本来代替离散提示，根据每个图像的特征和类别微调这些提示；3、通过计算提示和图像特征的相似度来完成伪造检测，同时通过特征线性调制整合图像和文本特征得到伪造定位结果。本发明能提升图像伪造检测和定位的准确性和泛化性，并能减少虚警问题，从而能提高图像伪造检测定位的性能。

本发明授权一种基于噪声辅助提示学习的图像伪造检测定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于噪声辅助提示学习的图像伪造检测定位方法，其特征在于，是按如下步骤进行： 步骤1、获取真实图像Xa和伪造图像Xf，分别设置Xa的待学习向量Va和Xf的待学习向量Vf；将和中任一待学习向量记为Vi，i∈{a,f}；将和中任一图像记为待检测的输入图像Xi∈RH×W×C，其中，C表示输入图像的通道数，H和W分别表示输入图像的高度及宽度； 步骤2、构建鉴伪网络，包括：对比语言图像预训练模型、Bayar卷积层、小型视觉transformer模型、交叉注意力层、记忆机制层、实例感知双路提示学习模块和预测模块，并对Xi和Vi进行处理，得到图像‑文本相似度ρ和预测的伪造定位图Gout； 步骤2.1、将输入图像Xi送入对比语言图像预训练模型中冻结的N层图像编码器进行处理，相应得到每一层输出的编码特征记为；其中，表示第n层图像编码器输出的编码特征；n∈[1,N]； 步骤2.2、Bayar卷积层提取输入图像Xi的噪声Gnoise后，输入一个N层的小型视觉transformer模型中进行处理，相应得到每一层输出的噪声特征记为；其中，表示小型视觉transformer模型中第n层输出的噪声特征； 步骤2.3、所述交叉注意力层利用式1融合和，得到第n层融合特征：    1式1中，、、表示三个待学习的权重矩阵；表示激活函数，T表示转置； 步骤2.4、所述记忆机制层利用式2对进行层与层之间的连接，得到第n层增强特征：   2式2中，表示线性层，表示拼接操作；当时，令=； 步骤2.5、将输入对比语言图像预训练模型的图像编码器中进行处理，从而利用式3获得第n层新的编码特征并生成的类别令牌，n∈[1,N]；   3式3中，表示第n层待学习的参数矩阵； 步骤2.6、实例感知双路提示学习模块对真实图像和伪造图像的待学习向量Vi，i∈{a,f}进行处理，得到图像‑文本相似度ρ； 步骤2.6.1、利用式4对进行粗调整，得到粗调后的提示，其中，表示真实图像对应的提示，表示伪造图像对应的提示；    4式4中，PANet表示提示调整网络，是由线性层、ReLU激活函数、线性层构成的瓶颈结构； 步骤2.6.2、利用式5得到调整后的文本嵌入，其中，表示真实图像对应的文本嵌入，表示伪造图像对应的文本嵌入；    5式5中，为冻结的文本编码器，是一个待学习参数，EANet表示基于transformer解码器的调整网络； 步骤2.6.3、利用式6得到图像‑文本相似度ρ：    6式6中，表示余弦相似度；步骤2.7、预测模块利用式7得到预测的伪造定位图：    7式7中，表示解码器，特征线性调制操作，并有：    8式8中，和表示2个不同的线性层，是哈达玛积； 步骤3、构建鉴伪网络的总损失函数：   9式9中，是两个平衡参数，为伪造图像的真实掩码标签，表示Dice损失，表示二值交叉熵损失；并有：     10式10中，是输入图像Xi的标签；若Xi为真实图像，则=1，否则，=0；步骤4、利用梯度下降法对所述鉴伪网络进行训练，并计算所述总损失函数以更新网络参数，直至总损失函数收敛为止，从而得到最优鉴伪网络模型。

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