清华大学朱军获国家专利权
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龙图腾网获悉清华大学申请的专利一种用于去除对抗噪声的扩散模型设计方法及系统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：CN117058479B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202310870348.5，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种用于去除对抗噪声的扩散模型设计方法及系统是由朱军;段承祺;王征翊;董胤蓬设计研发完成，并于2023-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种用于去除对抗噪声的扩散模型设计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种用于去除对抗噪声的扩散模型设计方法及系统，包括：获取原始图像，通过预设的扩散模型进行图像增广；通过预设的攻击模型和防御模型进行对抗样本的构造；基于原始图像、增广的图像以及增广图像的部分对抗样本作为训练数据对预设扩散模型进行训练；在对预设扩散模型的训练过程中加入对抗训练的方式，生成最终扩散模型；基于所述最终扩散模型对高斯噪声和对抗噪声进行识别去除。本发明解决了现有针对对抗模型去除噪声的效果不佳的问题。
本发明授权一种用于去除对抗噪声的扩散模型设计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于去除对抗噪声的扩散模型设计方法，其特征在于，包括： 获取原始图像，通过预设的扩散模型进行图像增广； 基于增广图像通过预设的攻击模型和防御模型进行对抗样本的构造； 基于原始图像、增广图像以及增广图像的部分对抗样本作为训练数据对预设的扩散模型进行训练； 在对预设的扩散模型的训练过程中加入对抗训练的方式，生成最终扩散模型； 基于所述最终扩散模型对高斯噪声和对抗噪声进行识别去除； 其中，在对预设的扩散模型的训练过程中加入对抗训练的方式，生成最终扩散模型，包括：在原有预测每步所加高斯噪声的基础上同时预测该步骤所加高斯噪声和该步骤应该除去的对抗噪声；所述最终扩散模型能够同时去除高斯噪声与对抗噪声。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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