一种基于对抗性深度学习的图片版权保护方法

本发明公开了一种基于对抗性深度学习的图片版权保护方法，涉及图片处理技术领域。包括以下步骤：对待保护图片进行文本描述；后将文本描述和待处理图片进行处理得到文本特征向量和图像特征向量；将文本特征向量和图像特征向量输入扩散模型中，并计算损失值；在待保护图片中添加随机噪声，结合反向传播算法和损失值生成扰动，并将该扰动叠加至待保护图片中，得到迭代引导图；将迭代引导图进行处理得到引导图特征向量，计算图像特征向量和引导图特征向量的损失函数和两者在语义空间的损失函数，以损失函数的距离为目标，通过梯度反相传播和扰动叠加对图像进行调整即得。本发明对图片局部细节的破坏更加严重，对图片的保护更加有效。