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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利扩散重构误差增强的扩散模型伪造图像定位方法与装置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：CN120894287B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202510930655.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权扩散重构误差增强的扩散模型伪造图像定位方法与装置是由陈旭;刘晨耕;贾向阳设计研发完成，并于2025-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本扩散重构误差增强的扩散模型伪造图像定位方法与装置在说明书摘要公布了：本申请公开了扩散重构误差增强的扩散模型伪造图像定位方法与装置。该方法包括：将图像样本输入到预训练的扩散模型中，通过扩散和去噪二次重构计算图像样本的扩散重构误差；将扩散重构误差和图像样本输入到伪造图像检测模型中，得到伪造区域检测结果。伪造图像检测模型为双流架构，伪造图像检测模型的处理过程包括：对扩散重构误差和图像样本分别进行多尺度特征提取，分别得到多尺度的重构误差流特征和图像流特征；基于交叉注意力机制将双流特征进行融合，得到融合特征；基于融合特征得到伪造区域检测结果。本申请能够有效提高伪造区域定位的精度和泛化性，并提高伪造区域定位的鲁棒性。

本发明授权扩散重构误差增强的扩散模型伪造图像定位方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种扩散重构误差增强的扩散模型伪造图像定位方法，其特征在于，所述方法包括： 将图像样本输入到预训练的扩散模型中，通过扩散和去噪二次重构，计算图像样本的扩散重构误差； 将所述扩散重构误差和所述图像样本输入到伪造图像检测模型中，得到伪造区域检测结果； 所述伪造图像检测模型为双流架构，所述伪造图像检测模型包括并行的神经网络流、交叉注意力特征融合模块和多尺度伪造区域定位模块；所述神经网络流包括多个串联的Transformer块，分别用于提取不同尺度的双流特征；所述交叉注意力特征融合模块包括多个特征融合模块，所述特征融合模块用于接收对应的Transformer块输出的扩散重构流特征和图像流特征，并将扩散重构流特征和图像流特征进行融合得到融合特征；所述多尺度伪造区域定位模块包括多层感知机，通过多层感知机对所述融合特征进行预测得到伪造区域检测结果； 所述伪造图像检测模型的处理过程包括： 对所述扩散重构误差和所述图像样本分别进行多尺度特征提取，分别得到扩散重构流特征和图像流特征； 基于交叉注意力机制将所述扩散重构流特征和所述图像流特征进行融合，得到融合特征； 基于融合特征得到伪造区域检测结果。

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