一种轻量的基于多特征融合与渐进式分块优化的AI 生成图像检测方法
知识产权简介
本发明涉及图像检测技术领域，尤其涉及一种轻量的基于多特征融合与渐进式分块优化的AI生成图像检测方法，包括构建并行多分支特征提取网络，分别提取高层语义特征、残留伪影特征和局部纹理特征；采用渐进式分块协同训练策略，第一阶段独立训练各分支特征提取器至收敛，第二阶段加载各分支最优权重训练自适应融合层；通过融合层加权组合各分支输出得到图像伪造概率，实现真假图像分类。本发明通过语义-伪影-纹理的多维特征互补，结合分阶段优化的训练机制，显著提升AI生成图像的检测准确率和模型收敛稳定性，适用于通用图像真实性鉴别场景。
转化前景
本发明提供了一种轻量的基于多特征融合与渐进式分块优化的AI生成图像检测方法，通过语义、伪影和纹理的多维特征互补，结合分阶段优化的训练机制，显著提升检测准确率和模型稳定性。相比单一RGB分支基线，检测准确率提升显著，且对未见过的生成模型展现出更强的泛化能力。本发明适用于媒体信息安全等多种实际应用场景，具有较高的实用价值和广阔应用前景。