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申请/专利权人：浙江传媒学院
摘要：本发明公开一种去中心化Deepfake任务管理方法、设备、介质及产品，涉及任务管理技术领域。本发明创新地引入以太坊、智能合约和边缘设备，针对Deepfake任务执行过程中的数据和算力资源不够的问题，充分利用边缘设备计算中Deepfake任务参与者的边缘算力，能够提高Deepfake任务管理的高效性、鲁棒性和可复用性。并且，为了鼓励所有节点积极参与Deepfake任务，本发明创新地提出了基于博弈的资源分配机制，得到最优分配策略，确定利益的最大化空间，以为未来的去中心化的Deepfake研究提供新的思路。
主权项：1.一种去中心化Deepfake任务管理方法，其特征在于，所述方法包括：采用多个边缘设备的本地数据和计算资源进行本地扩散模型训练；采用多个边缘设备将经过训练的本地扩散模型通过以太坊进行共享，并通过聚合获得全局扩散模型；采用边缘设备利用全局扩散模型进行迭代，直到达到任务要求的全局训练轮次，得到联邦扩散模型；利用联邦扩散模型进行推理预测数据添加的噪声，去除添加的噪声，实现数据的还原；通过边缘设备和Deepfake训练节点进行斯塔克伯格建模，并借助以太坊进行存储、分发和计算，得到最优资源分配策略。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江传媒学院 去中心化Deepfake任务管理方法、设备、介质及产品
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