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龙图腾网获悉内蒙古工业大学申请的专利基于高低层次特征融合的AI生成图像通用检测方法、系统和计算机设备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：CN120635647B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202510744178.5，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于高低层次特征融合的AI生成图像通用检测方法、系统和计算机设备是由杨皓然;王钢;马瑞强设计研发完成，并于2025-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于高低层次特征融合的AI生成图像通用检测方法、系统和计算机设备在说明书摘要公布了：本申请涉及AI图像真伪检测技术领域，公开了一种基于高低层次特征融合的AI生成图像通用检测方法、系统和计算机设备，本申请通过图像高层特征语义特征和低层特征噪声特征的提取策略和融合机制，为检测模型提供了一种融合式的、可学习的通用特征，可较为有效的实现对未知生成模型的泛化，有效的泛化到未知生成方式或混合生成方式的图像，且检测步骤简单化，较为通用，能够满足实时检测需求，耗时较短，能够提高检测效率；通过对待测图像的真实性进行检测，可有效推断社交媒体中广泛传播的图像的真实性，提供一种应对AIGC伪造的通用取证方案，有助于提升社会公众对于伪造信息的辨别能力和警惕性。同时，本发明也可应用于大模型训练样本筛查、多模态信息检测等其他领域，应用前景广阔。

本发明授权基于高低层次特征融合的AI生成图像通用检测方法、系统和计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种基于高低层次特征融合的AI生成图像通用检测方法，其特征在于，包括： 获取待测图像； 提取所述待测图像的噪声特征； 基于DINOv2:ViT-L14模型提取所述待测图像的语义特征； 对所述噪声特征和语义特征进行特征拼接，得到融合特征； 将所述融合特征输入检测模型中，并输出检测结果，其中，检测结果包括AI生成图像和真实图像； 所述提取所述待测图像的噪声特征的步骤，包括： 随机提取所述待测图像中分辨率相同的局部图块； 计算每个局部图块在每个通道中的纹理丰富度衡量值； 筛选出满足预设范围的纹理丰富度衡量值所对应的局部图像作为纹理贫乏图块； 基于高斯高通滤波器在每个通道上对所述纹理贫乏图块进行高通滤波，得到高频噪声分量； 根据所述高频噪声分量提取所述待测图像在纹理贫乏图块的噪声令牌，并将所述噪声令牌作为所述待测图像的噪声特征； 所述计算每个局部图块在每个通道中的纹理丰富度衡量值的步骤，包括： 获取每个局部图块的像素总行数和总列数； 获取每个局部图块的单个像素在单个通道内的灰度值； 基于单个像素在单个通道内的灰度值、每个局部图块的像素总行数和总列数，计算每个局部图块在单个通道中每个像素与领域像素灰度的绝对差值之和并求和，得到纹理丰富度衡量值； 所述对所述噪声特征和语义特征进行特征拼接，得到融合特征的步骤，包括： 获取所述语义特征，其中，所述语义特征包括高层语义特征和平均局部语义特征； 获取所述噪声特征对应的噪声令牌，并基于所述高层语义特征的形状对所述噪声令牌的形状进行调整，以使两者形状一致； 在所述噪声令牌的通道内，将所述噪声令牌、高层语义特征和平均局部语义特征的维度拼接为预设值所对应的张量，得到高低层次融合特征； 对高低层次融合特征进行线性张量展平，得到融合特征。

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