返回藝廊![多模態AIGC檢測系統（核心圖），水平流程圖。
可表示為「輸入 → 多重訊號 → 決策 → 處理」：
┌──────────────────────────────────────────┐
│ 多模態AIGC安全檢測系統 │
└──────────────────────────────────────────┘
[輸入內容]
文字 / 圖像 / 影片 / 音訊
↓
┌──────────────────────────────────────────┐
│ 多重訊號檢測層（核心） │
└──────────────────────────────────────────┘
① 來源訊號
- 水印（顯性 / 隱性）
- C2PA 元數據
- 生成工具指紋
② 內容訊號
- 文字AI檢測模型
- 圖像/影片生成檢測
- Deepfake 特徵（臉部、頻域）
③ 行為訊號
- 批量生成
- 發布頻率
- 內容相似度
- 代理行為軌跡
④ 情境訊號
- 熱點事件
- 敏感人物
- 異常傳播路徑
↓
┌──────────────────────────────────────────┐
│ 風險融合 & 分級決策 │
└──────────────────────────────────────────┘
- 多訊號融合評分
- 風險等級 R1 ~ R5
↓
┌──────────────────────────────────────────┐
│ 治理與處理策略 │
└──────────────────────────────────────────┘
- 通過
- 風險標籤
- 降級 / 流量限制
- 攔截
- 人工審核](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2FKcbDvMhcVkeNLyqeUPMgBUBpsfqZSdZc%2Fd57ce067-2bfa-4882-9f92-d11c76f68c6f%2F8230df52-4095-4ad2-8087-64a62c47413c.png&w=3840&q=75)
AI & 系統
提示詞描述
多模態AIGC檢測系統（核心圖），水平流程圖。 可表示為「輸入 → 多重訊號 → 決策 → 處理」： ┌──────────────────────────────────────────┐ │ 多模態AIGC安全檢測系統 │ └──────────────────────────────────────────┘ [輸入內容] 文字 / 圖像 / 影片 / 音訊 ↓ ┌──────────────────────────────────────────┐ │ 多重訊號檢測層（核心） │ └──────────────────────────────────────────┘ ① 來源訊號 - 水印（顯性 / 隱性） - C2PA 元數據 - 生成工具指紋 ② 內容訊號 - 文字AI檢測模型 - 圖像/影片生成檢測 - Deepfake 特徵（臉部、頻域） ③ 行為訊號 - 批量生成 - 發布頻率 - 內容相似度 - 代理行為軌跡 ④ 情境訊號 - 熱點事件 - 敏感人物 - 異常傳播路徑 ↓ ┌──────────────────────────────────────────┐ │ 風險融合 & 分級決策 │ └──────────────────────────────────────────┘ - 多訊號融合評分 - 風險等級 R1 ~ R5 ↓ ┌──────────────────────────────────────────┐ │ 治理與處理策略 │ └──────────────────────────────────────────┘ - 通過 - 風險標籤 - 降級 / 流量限制 - 攔截 - 人工審核
![```python
import os
import re
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from tqdm import tqdm
import joblib
import matplotlib.pyplot as plt
# =========================
# Configuration
# =========================
class Config:
# ✅ 新版本：積水點 Excel（新增累積降雨）
points_xlsx = r'F:\实验数据\CA_积水点融合\深度置信网络\样本输出_final\积水点_整合_step3_研究区内_新增累计降雨_719-723.xlsx'
# CA 模擬結果 & 地理資料
ca_data_dir = r'F:\实验数据\CA_积水点融合\深度置信网络\CA模拟结果'
geo_data_dir = r'F:\实验数据\CA_积水点融合\深度置信网络\地理数据' # building_density.npy, DEM.npy, road_density.npy, Slope.npy, Landuse.npy
# Patch & 採樣
patch_size = 64
ca_dry_thr_cm = 1.0 # 負樣本水深閾值：< 1cm
tile_size = 200 # 負樣本空間均勻採樣瓦片大小（單位：網格單元）
# 土地利用 one-hot 編碼類型（可根據您的實際資料調整）
landuse_types = [7, 8, 10, 50, 60, 80, 100]
# 訓練相關
output_dir = r'F:\实验数据\CA_积水点融合\深度置信网络\DBN训练输出_64patch_mu'
```](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2FBFJVaELXylgOOK0WatKO6tw6EfizLTx7%2F8a5d501e-e43d-4dfe-b168-5609ff4c3ef1%2F03d366b1-042e-4669-8cfb-aa5952cc4cb1.png&w=3840&q=75)
