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龙图腾网获悉深圳大学;深圳北理莫斯科大学申请的专利基于大模型的ACDSee图像篡改定位方法、装置、终端及介质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：CN119723308B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411574051.5，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权基于大模型的ACDSee图像篡改定位方法、装置、终端及介质是由孙麒威;黄继武设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型的ACDSee图像篡改定位方法、装置、终端及介质在说明书摘要公布了：本发明所提供的一种基于大模型的ACDSee图像篡改定位方法、装置、终端及介质，该方法包括：构建包含ACDSee篡改图像及其对应篡改标记图像的训练数据集；基于预设大模型编码器和预设骨干网络构建图像篡改定位网络模型；利用训练数据集对图像篡改定位网络模型进行训练；将待测图像输入至训练好的图像篡改定位网络模型以识别定位出待测图像的篡改区域，得到篡改区域定位结果。本发明利用构建出的包含ACDSee篡改图像及其对应篡改标记图像的训练数据集对构建出的图像篡改定位网络模型进行训练，从而得到能够准确定位ACDSee篡改图像上的篡改区域的网络模型，提升图像篡改定位网络模型对ACDSee篡改图像的泛化性。

本发明授权基于大模型的ACDSee图像篡改定位方法、装置、终端及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的ACDSee图像篡改定位方法，其特征在于，所述方法包括： 构建包含ACDSee篡改图像及其对应篡改标记图像的训练数据集； 基于预设大模型编码器和预设骨干网络构建图像篡改定位网络模型； 利用所述训练数据集对所述图像篡改定位网络模型进行训练，得到训练好的图像篡改定位网络模型； 将待测图像输入至所述训练好的图像篡改定位网络模型以识别定位出所述待测图像的篡改区域，得到相应的篡改区域定位结果； 其中，所述预设骨干网络为编码器与解码器结构的可执行图像分割任务的网络，所述预设大模型编码器为基于所述编码器与解码器结构的图像分割大模型中预先训练好的编码器，并且用于提取局部特征的所述预设骨干网络的编码器与用于提取全局特征的所述预设大模型编码器相互连接； 所述预设大模型编码器包括多个依次连接的特征提取块且每个所述特征提取块与一个低秩适配器进行并联，所述特征提取块为支持窗口注意力和残差连接的transformer块； 并且，所述特征提取块包括局部注意力特征提取块和全局注意力特征提取块； 其中，所述局部注意力特征提取块为使用局部窗口注意力的特征提取块，所述局部窗口的大小为所述图像篡改定位网络模型中的预设补丁大小； 所述全局注意力特征提取块为使用全局窗口注意力的特征提取块，所述全局窗口的大小为所述图像篡改定位网络模型输入的图像大小。

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