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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种用于时间伪造定位的多模态深度伪造检测模型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：CN120318593B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510775152.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种用于时间伪造定位的多模态深度伪造检测模型是由梁刚;王鹏宇;柏锦涵;冯霞;韩莉君;蒲奥设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于时间伪造定位的多模态深度伪造检测模型在说明书摘要公布了：本发明涉及网络安全技术等领域，公开了一种用于时间伪造定位的多模态深度伪造检测模型，在于解决现有检测方法中对细微尺度伪造特征表示不足的问题以及现有方法不能有效捕捉图像伪造伪影的问题；包括视觉特征提取模块和音频特征提取模块所构成的特征提取模块；通过构建注意力图的方式在特征通道维度中融合视觉特征表示和音频特征表示的自适应多模态特征融合模块；对视觉特征表示和音频特征表示进行处理得到视觉帧级预测标签和音频帧级预测标签的帧分类模块；及通过对视觉特征表示、音频特征表示、多模态融合特征、视觉帧级预测标签和音频帧级预测标签进行处理，得到最终的伪造边界预测的边界定位模块。

本发明授权一种用于时间伪造定位的多模态深度伪造检测模型在权利要求书中公布了：1.一种用于时间伪造定位的多模态深度伪造检测模型，其特征在于：包括特征提取模块、自适应多模态特征融合模块、帧分类模块及边界定位模块； 所述特征提取模块主要由视觉特征提取模块和音频特征提取模块所构成，所述视觉特征提取模块基于ConvNeXt 3D的视觉编码器构建而成，用于提取视觉特征表示； 所述音频特征提取模块基于ConvNeXt的音频编码器构建而成，用于提取音频特征表示，且在进行视觉特征表示提取时，包括下述步骤： 1.1.1利用TorchVision从原始视频中获取图像帧序列； 1.1.2预处理图像帧：首先读取原始RGB色彩通道信息，并将其转化为色彩通道张量表示；然后通过设计的高频特征提取模块获取图像的高频分量信息，并将其转化为高频分量张量表示；高频特征提取模块由基于高斯拉普拉斯算子的高通滤波器构成； 1.1.3应用ConvNeXt 3D网络，分别提取图像RGB色彩通道和高频分量的特征表示；所述ConvNeXt 3D网络的网络结构共包括序列一、序列二、序列三、序列四共四个序列，每个序列均由3D ConvNeXt块组成，其数量分别为3、3、9、3； 1.1.4将步骤1.1.3的所得通过基于加权参数矩阵设计的自适应视觉特征融合模块将图像的RGB色彩通道和高频分量的特征表示进行融合，得到最终的视觉特征表示； 所述自适应多模态特征融合模块通过构建注意力图的方式在特征通道维度中融合视觉特征表示和音频特征表示，得到多模态融合特征；且自适应多模态特征融合模块通过下述步骤得到多模态融合特征：

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