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龍圖騰網獲悉中國科學院信息工程研究所申請的專利基于知識反蒸餾的深度偽造鑒別方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120125879B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510150621.6，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權基于知識反蒸餾的深度偽造鑒別方法及系統是由張曉宇;劉繼鵬;石海超;張亞如設計研發完成，并于2025-02-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于知識反蒸餾的深度偽造鑒別方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開一種基于知識反蒸餾的深度偽造鑒別方法及系統，屬于計算機視覺技術領域。所述方法包括：利用高斯混合模型估計教師模型的特征變分分布，并在所述特征變分分布引導的反蒸餾損失和分類損失約束下，訓練學生模型；其中，在獲取訓練好的學生模型Mi之后，將該訓練好的學生模型Mi作為教師模型，以得到訓練好的學生模型Mi+1；基于教師模型和訓練好的學生模型Mi得到待檢測圖像的教師特征t與學生特征si之后，將所述教師特征t與所述學生特征si進行融合，并根據融合特征得到所述待檢測圖像的偽造鑒別結果。本發明可以增強深度偽造鑒別的泛化性能。

本發明授權基于知識反蒸餾的深度偽造鑒別方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于知識反蒸餾的深度偽造鑒別方法，其特征在于，所述方法包括： 利用高斯混合模型估計教師模型的特征變分分布，并在所述特征變分分布引導的反蒸餾損失和分類損失約束下，訓練學生模型；其中，在獲取訓練好的學生模型Mi之后，將該訓練好的學生模型Mi作為教師模型，以得到訓練好的學生模型Mi+1； 基于教師模型和訓練好的學生模型Mi得到待檢測圖像的教師特征t與學生特征si之后，將所述教師特征t與所述學生特征si進行融合，并根據融合特征得到所述待檢測圖像的偽造鑒別結果； 其中，在所述特征變分分布引導的反蒸餾損失和分類損失約束下，訓練學生模型，包括： 利用學生模型獲取訓練樣本的學生特征的概率分布采樣uj； 基于所述特征變分分布和所述概率分布采樣uj，得到學生特征概率分布與教師特征概率分布的交叉熵； 在每個訓練批次上，通過最大化所述學生特征概率分布與教師特征概率分布的交叉熵，得到反蒸餾損失； 在每個訓練批次上，利用訓練樣本獲取學生模型的分類交叉熵損失； 基于所述反蒸餾損失和所述分類交叉熵損失進行反向傳播，以更新學生模型的參數。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國科學院信息工程研究所，其通訊地址為：100085 北京市海淀區樹村路19號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。