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龙图腾网获悉上海人工智能创新中心申请的专利生成扩散先验的统一图像修复与增强的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：CN116071256B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202310030233.5，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权生成扩散先验的统一图像修复与增强的方法是由费奔;吕照阳;戴勃设计研发完成，并于2023-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本生成扩散先验的统一图像修复与增强的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种生成扩散先验的统一图像修复与增强的方法，属于数字图像处理领域。所述方法采用以受损图片作为引导图像的扩散模型受控生成方式，并在受控生成过程中，方差不参与每一步采样均值的偏移计算，该方法不仅能够解决线性退化、非线性退化的图片修复问题，而且可进行盲图像修复。进一步，根据任务类型，可采用多张引导图像修复生成单幅图像，以提高图像修复与增强质量；而通过基于块的策略和分层引导的生成方法，在低分辨率的情况下估计得到退化模型，该退化模型通过插值还原其分辨率后，以用于恢复图像，可对任意尺寸受损图像进行修复与增强。

本发明授权生成扩散先验的统一图像修复与增强的方法在权利要求书中公布了：1.一种生成扩散先验的统一图像修复与增强的方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：通过对共含T步的扩散模型添加噪声和去除噪声的过程，对扩散模型进行预训练；生成服从分布的扩散先验图像；获取当前步t=T；S100、基于当前步对应的噪声，计算关于扩散先验图像的均值和方差Σ；设置引导图像，并基于引导图像和受损图像，计算去噪梯度损失,D为退化模型，为原始图像；基于去噪梯度损失，生成一个服从分布的，是控制引导大小的缩放因子；将t-1作为当前步，返回步骤S100，至得到相对受损图像修复与增强的原始自然图像；其中，退化模型类型包括：去模糊和超分辨率的退化模型、图像补全的退化模型、图像着色的退化模型、盲图像恢复模型；所述去模糊和超分辨率的退化模型如下： 其中：为高斯核函数或点扩散函数，表示卷积，为原始图像，为受损图像，比例因子进行下采样操作；所述图像补全的退化模型如下： 其中：为二进制掩码；是Hadamard的乘积；所述图像着色的退化模型是将彩色图像保留为灰度图像的灰度变化，H为图像的高，W为图像的宽；所述盲图像恢复模型如下： 其中：为光照因子，光照掩模，和未知，在扩散模型的反向过程中，和被随机初始化并同步优化，为要退化处理的图像，为退化处理得到的图像。

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