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龙图腾网恭喜江南大学申请的专利AI生成人脸图像真伪判别方法、装置及存储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：CN119992630B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510466361.3，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权AI生成人脸图像真伪判别方法、装置及存储介质是由瞿成乐;宋征岳;许景瑞;高嘉婧;陈丽芳;闫泓瑾设计研发完成，并于2025-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本AI生成人脸图像真伪判别方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了AI生成人脸图像真伪判别方法、装置及存储介质，属于计算机视觉与人工智能安全技术领域。本发明提出一种基于复合缩放优化、动态增强与增量学习协同的检测框架，通过复合缩放策略优化网络架构的深度、宽度与分辨率协同扩展，结合自适应数据增强技术动态调整训练强度，并引入增量学习机制实现模型对新型生成技术的持续适应与知识积累，在降低计算复杂度的同时，显著提升对多样化生成技术的检测鲁棒性。基于权威测试集的验证表明，本发明在检测精度、泛化能力与持续适应性上均优于现有方法，且具备更优的模型效率平衡特性，为数字内容安全验证提供了可靠的技术支持。

本发明授权AI生成人脸图像真伪判别方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种AI生成人脸图像真伪判别方法，其特征在于，判别模型的构建包括以下步骤： 步骤1：构建包含真实人脸图像及多种AI生成人脸图像的混合数据集，采用分层随机采样策略划分训练集、验证集与测试集，并构建核心样本记忆库； 步骤2：对所述训练集的图像实施自适应动态增强策略，初期应用高强度增强，随训练进程逐步降低增强强度，对记忆库中关键样本采用差异化增强策略，并提取频域特征作为辅助输入通道； 步骤3：采用预训练的深度卷积网络作为特征提取骨干，通过复合缩放策略协调网络深度、宽度与分辨率的扩展比例，构建自适应分类头并嵌入轻量级注意力单元； 步骤4：设计教师-学生知识蒸馏框架，配置温度参数及软标签权重，设置特征蒸馏层以捕获中间层特征表示并在增量学习阶段进行传递； 步骤5：执行训练过程，采用自动混合精度训练技术，配置动态学习率调度策略并结合正则化技术防止过拟合； 步骤6：设置性能监控模块，当模型性能下降超过预设阈值或检测到新型AI生成技术时，自动触发增量学习流程，增量学习中，对新数据与记忆库样本进行联合训练，总损失由分类损失和知识蒸馏损失组成； 步骤7：基于梯度信息计算样本重要性分数，识别关键样本并更新记忆库； 步骤8：计算新旧任务特征相似度，动态调整共享层深度和知识蒸馏权重； 步骤9：每次增量学习完成后进行模型版本自动迭代，定期执行模型剪枝与量化操作； 步骤10：对模型测试结果进行评估，根据评估结果持续优化模型结构和训练策略； 所述复合缩放策略表示为： 其中，表示全局缩放因子，、、分别表示通道数、层数和输入分辨率的扩展比例； 所述步骤2的自适应动态增强策略包括： 当epoch10时，按照0.2~0.8的缩放比例随机裁剪，±30%色彩抖动及15°透视变换，表示为： 其中，表示原始输入图像，表示随机裁剪变换，表示色彩抖动变换，表示透视变换； 当10≤epoch30时，进行±15%色彩抖动与10°旋转； 当epoch≥30时，进行随机水平翻转和±5%亮度调整。

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