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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于交叉注意力编码的从文本生成图像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：CN115482302B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202110618224.9，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种基于交叉注意力编码的从文本生成图像方法是由何小海;谈馨悦;王正勇;罗晓东;卿粼波;吴小强;滕奇志设计研发完成，并于2021-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于交叉注意力编码的从文本生成图像方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于一种基于交叉注意力编码的从文本生成图像方法。包括以下步骤：文本描述通过交叉注意力编码器得到交叉注意力特征向量和单词特征矩阵，交叉注意力编码器是一个需要预训练的网络，该网络能提取文本信息和原图像信息，并将这两种跨模态信息进行翻译和对齐，最终输出语言和视觉的联合编码后的交叉注意力特征向量。交叉注意力特征向量输入经典三级对抗生成网络，逐级生成分辨率为64×64，128×128，256×256的逼真图像。本发明所述的基于交叉注意力编码的从文本生成图像的方法比其他方法效果明显提升，评价指标综合表现良好，基本能够胜任一般的从文本生成图像任务需要。

本发明授权一种基于交叉注意力编码的从文本生成图像方法在权利要求书中公布了：1.一种基于交叉注意力编码的从文本生成图像方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤一：将文本描述输入交叉注意力编码器，该编码器将对应的文本描述输入文本特征提取网络得到一个全局句子向量和一个单词特征矩阵，将全局句子向量和图像特征向量分别通过两个线性层映射到两个特征空间和，计算交叉注意力分数；再通过归一化将得到的权重和特征向量相乘，正则化处理后得到交叉编码；交叉编码再次经过自注意力网络进一步检索上下文信息，最终输出一个交叉注意力特征向量fc和一个单词特征矩阵W； 步骤二：交叉注意力特征向量fc和高斯噪声z结合后输入初级生成网络，生成64×64的低分辨率初始图象，初始图像特征为F0； 步骤三：将F0和单词特征矩阵W输入动态存储模块Dynamicmemory中，动态存储模块会选择相应的单词信息对图像特征F0进行优化得到F0'； 步骤四：特征F0'输入第二级生成网络生成分辨率为128×128的图像，图像特征为F1，F1经动态存储模块优化后得到特征F1'； 步骤五：特征F1'输入第三级生成网络，最终生成分辨率为256×256的高分辨率图像。

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