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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第三十研究所申请的专利人工智能生成图像检测方法、装置、存储介质及电子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：CN119741396B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202510238554.3，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权人工智能生成图像检测方法、装置、存储介质及电子设备是由杨慧;张翔;刘世钰;刘方;康荣保设计研发完成，并于2025-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本人工智能生成图像检测方法、装置、存储介质及电子设备在说明书摘要公布了：本申请提供了一种人工智能生成图像检测方法、装置、存储介质及电子设备，涉及人工智能生成图像检测领域，所述方法包括：从典型生成图像数据集中收集原始图像作为基础数据集，其中，所述原始图像包括生成图像和真实图像；对基础数据集中的原始图像进行后处理，生成图像对；基于CLIP模型的图像编码器和全连接网络构建目标检测模型；基于所述图像对对所述目标检测模型进行训练；基于训练完成的目标检测模型对待检测图像进行检测。本申请技术方案提升了人工智能生成图像检测的准确度和泛化性，以及提升了检测方法在面临压缩、模糊等后处理操作时的鲁棒性。

本发明授权人工智能生成图像检测方法、装置、存储介质及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种人工智能生成图像检测方法，其特征在于，包括：从典型生成图像数据集中收集原始图像作为基础数据集，其中，所述原始图像包括生成图像和真实图像；对基础数据集中的原始图像进行后处理，与原始图像形成图像对；基于CLIP模型的图像编码器和全连接网络构建目标检测模型；基于所述图像对对所述目标检测模型进行训练；基于训练完成的目标检测模型对待检测图像进行检测；所述基于CLIP模型的图像编码器和全连接网络构建目标检测模型，包括：选择CLIP模型的图像编码器作为基础特征提取模型；构建四层全连接网络作为分类网络，其中，所述分类网络最后一层采用Sigmoid函数，其余层采用RELU激活函数；将所述基础特征提取模型与所述分类网络拼接得到所述目标检测模型；所述基于所述图像对对所述目标检测模型进行训练，包括：基于所述图像对，利用所述基础特征提取模型提取图像特征编码；基于所述图像特征编码，利用所述分类网络计算图像的度量损失函数和二元交叉熵损失函数；基于所述度量损失函数和所述二元交叉熵损失函数确认所述目标检测模型的总损失；利用小批量梯度下降算法训练所述分类网络的参数，直至所述总损失降至最小值；所述二元交叉熵损失函数的计算公式如下： （1）；其中，表示二元交叉熵损失函数，N表示样本的数量，表示第i个样本的真实标签，表示第i个样本的预测概率；计算图像的度量损失函数，包括：基于公式（2）计算图像的单中心损失函数； （2）；其中，表示在一个批次中真实图像到中心点C之间的平均欧几里得距离，表示在一个批次中生成图像到中心点C之间的平均欧几里得距离，为生成图像特征表示和真实图像特征表示的边界距离；基于公式（3）计算表示后处理前后图像特征差异的损失函数； （3）；其中i和j分别表示一个图像对中后处理操作前后的图像，M是一个批次中的图像对的数量，和分别表示CLIPViTL14加前两层全连接层组成的神经网络将图像和图像嵌入到2048维向量。

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