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龙图腾网获悉广东海洋大学申请的专利一种基于潜在扩散模型的图像重构方法、设备及介质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：CN120510039B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510961437.X，技术领域涉及：G06T3/4076；该发明授权一种基于潜在扩散模型的图像重构方法、设备及介质是由师文庆;孙宇婷;蔡涵荣;陈静玲设计研发完成，并于2025-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于潜在扩散模型的图像重构方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于潜在扩散模型的图像重构方法、设备及介质，涉及图像数据处理领域，该方法包括：采用编码器网络得到均值和标准差张量，基于这两个张量和随机噪声生成潜在变量；采用余弦调度策略动态控制噪声的添加强度，对潜在变量进行前向扩散；将受损图像输入条件编码器，得到条件信息后，进行高维空间投影操作得到条件嵌入；使用交叉注意力机制基于条件嵌入对前向扩散后的潜在变量进行条件增强；将时间步编码、条件增强的潜在变量以及条件嵌入输入噪声预测网络，得到预测噪声后，采用去噪扩散隐式模型进行逆扩散，得到重构图像。本申请能够减少计算开销，提高图像重构效率，并保留原始图像的重要细节，进而提高图像的重构质量。

本发明授权一种基于潜在扩散模型的图像重构方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于潜在扩散模型的图像重构方法，其特征在于，包括： 获取数据源； 对所述数据源进行标准化处理，得到标准化图像； 将所述标准化图像输入编码器网络，得到均值张量和标准差张量； 基于所述均值张量、所述标准差张量以及从标准正态分布中采样的随机噪声生成潜在变量； 采用余弦调度策略动态控制噪声的添加强度，对每一时间步的所述潜在变量进行前向扩散，直至收敛至标准正态分布后，得到更新后的潜在变量以及受损图像； 将所述受损图像输入条件编码器，得到条件信息； 对所述条件信息进行高维空间投影操作，生成条件嵌入； 使用交叉注意力机制对所述条件嵌入和更新后的潜在变量进行对齐和特征交互，得到条件增强的潜在变量，包括：将更新后的潜在变量经可学习投影矩阵映射为查询向量；将所述条件嵌入通过独立投影矩阵生成键和值；对查询向量、键和值经缩放进行点积注意力计算，得到注意力输出；所述注意力输出通过可学习缩放因子加权后，与更新后的潜在变量进行残差连接，得到条件增强的潜在变量； 对时间步进行编码，得到时间步编码； 将所述时间步编码、条件增强的潜在变量以及条件嵌入输入噪声预测网络，得到预测噪声； 采用去噪扩散隐式模型，基于预测噪声进行逆扩散，得到重构后的图像； 其中，采用余弦调度策略动态控制噪声的添加强度，对每一时间步的所述潜在变量进行前向扩散，直至收敛至标准正态分布后，得到更新后的潜在变量的过程包括： 采用余弦调度策略动态控制噪声的添加强度，得到噪声衰减系数； 基于噪声衰减系数，采用离散扩散公式对每一时间步的潜在变量进行迭代更新，直至迭代更新的潜在变量收敛至标准正态分布后，得到更新后的潜在变量； 式中，为时间步的潜在变量，为时间步的潜在变量，为时间步的噪声衰减系数，为时间步时添加的噪声，，为标准正态分布，表示单位方差。

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