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龙图腾网获悉华侨大学申请的专利面向人脸深度伪造的鲁棒对抗水印生成方法、装置、设备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：CN121837009B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610298550.9，技术领域涉及：G06T1/00；该发明授权面向人脸深度伪造的鲁棒对抗水印生成方法、装置、设备是由李越;薛琳颖;田晖;林东东;王滨;全韩彧;卢璥设计研发完成，并于2026-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向人脸深度伪造的鲁棒对抗水印生成方法、装置、设备在说明书摘要公布了：面向人脸深度伪造的鲁棒对抗水印生成方法、装置、设备，涉及深度伪造防御技术领域。方法包含：将原始人脸图像输入去噪扩散隐式模型的正向扩散过程，获得噪声潜在变量，并执行反向去噪过程。每一去噪步：生成当前中间图像然后计算伪造输出的损失，并根据损失获取梯度信息添加到当前中间图像，得到中间噪声图像。执行去噪步直至完成完整的去噪过程，得到中间步对抗图像，并经过噪声层处理，获取后处理图像，然后计算伪造输出的均方误差损失，以及后中间步对抗图像和原始人脸图像的结构一致性损失，并加权融合获取总损失函数。基于总损失函数，获取梯度信息添加到噪声潜在变量上，进行新一轮的去噪。最后输出最后一次迭代的中间步对抗图像。

本发明授权面向人脸深度伪造的鲁棒对抗水印生成方法、装置、设备在权利要求书中公布了：1.一种面向人脸深度伪造的鲁棒对抗水印生成方法，其特征在于，包含： S1、将原始人脸图像输入去噪扩散隐式模型的正向扩散过程，获得预设加噪步后的噪声潜在变量；其中，S1具体为：按照预设噪声调度策略对所述原始人脸图像逐步添加高斯噪声，将所述原始人脸图像反演至第步的噪声潜在变量；其中，为预设加噪步，为第步对应的噪声潜在变量； S2、基于噪声潜在变量，执行去噪扩散隐式模型的反向去噪过程；其中，在每一去噪步中：根据当前去噪步的输入生成当前中间图像；将当前中间图像和原始人脸图像分别输入深度伪造模型，然后计算模型的两个输出之间的均方误差损失；根据均方误差损失，通过深度伪造模型的反向传播机制，获取当前中间图像的梯度信息，以添加到当前中间图像，得到中间噪声图像；所述当前中间图像为反向去噪过程中含有残余噪声的去噪中间结果；所述深度伪造模型包括人脸属性编辑模型和或人脸替换模型；根据均方误差损失，通过深度伪造模型的反向传播机制，获取当前中间图像的梯度信息，以添加到当前中间图像，得到中间噪声图像，表示为：；式中，为中间噪声图像；为当前中间图像；为预设步长权重；为均方误差损失关于当前中间图像的梯度信息；为梯度；为均方误差损失；为反向去噪过程的步数；所述预设步长权重用于控制注入到当前中间图像中的对抗扰动强度； S3、以中间噪声图像为上一去噪步的输入继续去噪，直至完成一次完整的去噪过程，得到中间步对抗图像，并经过噪声层处理，获取后处理图像；将后处理图像和原始人脸图像分别输入深度伪造模型，并计算模型的两个输出之间的均方误差损失，以及中间步对抗图像和原始人脸图像的结构一致性损失，然后加权融合，获取总损失函数； S4、基于总损失函数，通过深度伪造模型的反向传播机制，获取噪声潜在变量的梯度信息，并添加到噪声潜在变量上，进行新一轮的去噪； S5、当满足迭代终止条件时，输出最后一次迭代的中间步对抗图像，作为带有对抗水印的人脸图像。

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