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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于扩散模型的三维图像安全处理系统及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：CN119444989B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202411517964.3，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于扩散模型的三维图像安全处理系统及方法是由崔晓晖;梁锡泓设计研发完成，并于2024-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于扩散模型的三维图像安全处理系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像数据处理领域，具体为基于扩散模型的三维图像安全处理系统及方法，其中的系统包括：图像格式转换模块、图像特征训练模块、图像三维结构解析模块、图像光线效果模拟模块、图像渲染模块以及人工智能安全与图像防伪模块。通过卷积神经网络能够通过处理大量三维图像数据实现对图像内容的深层语义解析，使模型不仅识别图像中的关键结构元素，还能预测这些元素在三维空间中的位置和相互关系，从而显著提升模型的识别精确性和应用效率，结合光线追踪技术和神经网络的神经渲染器，通过模拟光线的物理传播过程，增强了渲染过程的真实感。同时有效整合了图像处理的精确性、真实性与安全性，全面提升了图像生成与使用中的可靠性与表现效果。

本发明授权基于扩散模型的三维图像安全处理系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型的三维图像安全处理系统，其特征在于，所述系统包括： 图像格式转换模块，用于对三维扫描得到的图像数据进行坐标对齐、分辨率校准以及格式转换，生成规范化三维数据； 图像特征训练模块，用于基于扩散模型与所述规范化三维数据构建深度学习模型，并训练图像数据学习图像的特征和结构信息，获取训练后的深度模型，其中，训练后的深度模型用以识别图像中的关键结构元素，预测这些元素在三维空间中的位置和相互关系； 图像三维结构解析模块，用于利用所述训练后的深度模型，分析图像中三维对象的形状、大小和相对位置，对三维空间进行重建，获得三维空间图像数据； 图像光线效果模拟模块，用于基于所述三维空间图像数据，模拟光源对图像的影响，计算光线与三维对象互动后的光线散射、反射和阴影效果，得到光线模拟数据； 图像渲染模块，用于基于所述光线模拟数据，调整渲染参数，进行图像渲染处理，输出优化渲染后的图像； 人工智能安全与图像防伪模块，用于对所述优化渲染后的图像采用人工智能进行安全性分析和内容审查，通过嵌入数字水印和执行图像内容监测，生成防伪图像数据； 其中，所述图像特征训练模块包括： 模型构建子模块，用于基于所述规范化三维数据，选择网络层结构和激活功能，定义输入输出节点及网络层数，生成初始化深度学习模型框架； 特征学习子模块，用于采用所述初始化深度学习模型框架，输入三维图像数据进行特征提取，分析图像的结构信息和纹理特征，优化模型参数，生成特征优化模型； 模型训练子模块，用于基于所述特征优化模型，进行多轮次训练，调整学习率和损失函数，使用批量训练方法优化模型的泛化能力，生成训练后的深度模型，其中，在每一轮次的训练中，利用扩散模型根据当前的噪声预测和实际噪声之间的差值来计算损失，用以指导模型学习如何在不同时间步长下处理噪声项，其中，噪声项用以体现基于时间步长的噪声累积效果；在正式训练前，采用一个文本到图像的扩散模型来指导三维表示，在渲染图像过程中引入噪声，通过调整衰减系数和噪声标准差控制噪声，利用分数蒸馏损失L推动渲染图像靠近基于文本嵌入的更高密度区域； 所述图像三维结构解析模块包括： 图像形状解析子模块，用于基于所述训练后的深度模型，进行三维对象的轮廓绘制，通过比对绘制的轮廓线与图像边缘对齐进行形状分析，记录形状特征，生成图像形状数据； 图像大小分析子模块，用于基于所述图像形状数据，对三维对象进行尺寸测量，通过测量每个三维对象的高度、宽度和深度，对比三维模型内的标准尺寸参照，统计并汇总尺寸数据，得到图像尺寸数据； 图像位置分析子模块，用于通过所述图像尺寸数据，对三维对象在空间中的位置进行定位，根据三维对象之间的空间关系和深度信息，记录每个三维对象的坐标信息，并在三维模型中更新数据，得到三维空间图像数据； 图像渲染模块包括： 参数调整子模块，用于基于所述光线模拟数据，分析图像中的光照强度和色彩分布，逐一调整参数匹配预定的视觉效果，并调节色彩饱和度和亮度级别，生成图像参数优化数据，其中，生成图像参数优化数据的过程中采用扩散CLIP损失强制生成的模型与参考图像相匹配； 细节增强子模块，用于采用所述图像参数优化数据，对图像中的细节进行层次分离，对比度和锐度调整，优化图像中的关键视觉元素，包括纹理和边缘，得到细节优化的图像； 图像输出子模块，用于通过所述细节优化的图像，进行色彩校正并调整分辨率，输出优化渲染后的图像； 人工智能安全与图像防伪模块包括： 安全性分析子模块，基于优化渲染后的图像，进行图像内容的检测，筛查图像中的敏感内容，敏感内容包括隐私数据、违规信息，标识需要审核的内容，生成安全性分析结果的具体流程为： 内容审查子模块，根据安全性分析结果，检查图像中标识的敏感内容，根据预训练数据或预设的人工智能模型进行审查，删除不符合标准的图像内容，获取审查确认结果； 防伪编码子模块，通过审查确认结果，在图像中插入数字水印，设置监控程序跟踪图像的分发和使用，得到防伪图像数据。

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