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龙图腾网恭喜人民网股份有限公司;南京理工大学申请的专利一种基于伪影噪声的深度伪造检测方法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：CN115100128B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202210671261.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于伪影噪声的深度伪造检测方法是由唐金辉;杜晓宇;陈嘉煜设计研发完成，并于2022-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于伪影噪声的深度伪造检测方法在说明书摘要公布了：本发明为一种基于伪影噪声的深度伪造检测方法。包括如下步骤：1人脸提取：将视频划分为帧，对每一帧图像提取人脸部分，保存为only‑face的人脸原始图像P；2DIP生成：将人脸原始图像P输入DIP生成模型，进行迭代拟合，获取带有特定噪声的图像P*；3噪声提取：将人脸原始图像P与带有特定噪声图像P*作差得到伪影噪声d；4分类检测：将伪影噪声d输入分类卷积神经网络进行训练，得到分类模型M；5模型测试推理：将测试视频按照步骤1‑3提取伪影噪声d，将伪影噪声输入到分类模型M中，得到深度伪造检测的分类结果。本方法不需要去寻找特定模型的特定差异，根据提取出差异特征判断，具有较强的泛化性。

本发明授权一种基于伪影噪声的深度伪造检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于伪影噪声的深度伪造检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：人脸提取：将读入的视频划分为帧，对每一帧图像F提取人脸部分，保存为only-face的人脸原始图像P；步骤2：DIP生成：将步骤1提取出的人脸原始图像P输入DIP生成模型，进行迭代拟合，获取新生成的带有特定噪声的图像P*；步骤3：噪声提取：将人脸原始图像P与步骤2DIP生成的特定噪声图像P*作差得到伪影噪声d；步骤4：分类检测：将步骤3提取得到的伪影噪声d输入分类卷积神经网络进行训练，得到训练好的分类模型M；步骤5：模型测试推理：将测试视频按照步骤1-3相同的方法提取伪影噪声d，将得到的伪影噪声输入到步骤4训练好的分类模型M中，得到深度伪造检测的分类结果；进一步的，步骤2具体为：将提取出的only-face的人脸原始图像P缩放为固定尺寸x,y，缩放后的每张图像P∈Rx×y×3不经过人工加噪声直接输入DIP生成模型；DIP网络中主干部分使用hourglass结构，生成模型将图像经过多层的下采样和skip结构提取图像本身的先验特征进行编码，并通过上采样与卷积的解码器重建生成图像，具体的公式如下：θ*＝minEfθz；P 其中θ*是基于随机初始化的网络参数，通过训练得来的参数最优解，P是输入的原始图像P，z是最初输入网络的一组固定的随机编码，与图像P相同大小，通道不一致，采用GAN模型的思想，P*是最后的输出，即带有特定噪声的图像P*；在每次迭代过程中，评估P与P*的相似度并更新参数，生成带有特定噪音的图像P*代替无法获取的真实图像P0；按照学习率lr＝0.01，使用生成的带有特定噪声的图像P*和only-face的人脸原始图像P的mse作为损失函数，在adam优化器下进行迭代拟合，获取新生成的带有特定噪声的图像，并对数据进行打包为npz文件包。

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