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申请/专利权人：四川大学
申请日：2024-03-13
公开（公告）日：2024-05-17
公开（公告）号：CN118052705A
主分类号：G06T3/04
分类号：G06T3/04;G06T5/70;G06T5/00;G06F17/16;G06F17/18;G06N3/0455;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.04#实质审查的生效;2024.05.17#公开
摘要：本发明提供了一种基于Lora的风格迁移篡改检测数据集生成方法，属于图像处理技术领域，根据获取的原始图像和篡改图像，得到含有噪声的灰度图像；构建并训练将低秩适应模型Lora和稳定扩散模型StableDiffusion相结合的图像生成模型；根据含有噪声的灰度图像，利用已训练的图像生成模型得到掩膜图像，完成篡改检测数据集的生成。本发明解决了篡改检测领域的数据集数量小、生成效率低以及数据篡改类型单一的问题，同时有效解决了数据多样性不足、生成数据质量有限、生成效率低下以及模型权重调整困难等问题。本发明大幅提升了篡改检测模型的训练效果和实际应用性能，为解决复杂的篡改检测挑战提供了新的视角和工具。
主权项：1.一种基于Lora的风格迁移篡改检测数据集生成方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取原始图像以及篡改图像；S2、根据所述原始图像和篡改图像，得到含有噪声的灰度图像；S3、构建并训练将低秩适应模型Lora和稳定扩散模型StableDiffusion相结合的图像生成模型；S4、根据含有噪声的灰度图像，利用已训练的图像生成模型进行风格迁移处理，得到掩膜图像，完成篡改检测数据集的生成。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川大学 一种基于Lora的风格迁移篡改检测数据集生成方法
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