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龙图腾网获悉杭州东上智能科技有限公司申请的专利一种通过修改扩散模型轨迹进行图像补全的方法和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：CN115984141B 。

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：202310056190.8，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种通过修改扩散模型轨迹进行图像补全的方法和系统是由姜伟昊;黄俊杰;李烈锋;钱冠梁;王志辉;陈梓铭设计研发完成，并于2023-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种通过修改扩散模型轨迹进行图像补全的方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种通过修改扩散模型轨迹进行图像补全的方法和系统，属于图像补全领域。包括：通过可训练的神经网络将部分遮盖后的样本图像映射到原始图像空间；对原始图像进行采样，得到采样图像；根据采样图像计算图像补全网络的损失；根据图像补全网络的损失，更新图像补全网络参数和可训练的神经网络参数；利用训练好的神经网络和图像补全网络，逆向生成遮盖图像的补全结果。本发明采用了更加灵活的和可操控的扩散轨迹进行建模，相比于原本扩散模型使用的固定的扩散轨迹，极大地提升了扩散模型的容量，在图像补全上取得了更好的效果。

本发明授权一种通过修改扩散模型轨迹进行图像补全的方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种通过修改扩散模型轨迹进行图像补全的方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，通过可训练的神经网络将部分遮盖后的样本图像映射到原始图像空间； 步骤2，对原始图像进行采样，得到采样图像xt，采样公式为： 其中，t～Uniform{1,…,T}，T为预设的总扩散步数，xt表示第t步的采样图像，c表示部分遮盖后的样本图像，x0表示原始图像，kt表示控制扩散轨迹偏移模式的系数，f·表示可训练的神经网络，∈表示采样时添加的符合标准高斯分布的噪声，表示前t步的噪声累积； 步骤3，根据采样图像计算图像补全网络的损失，损失函数为： 其中，gθ·表示图像补全网络，其输入为xt和t； 步骤4，根据图像补全网络的损失，更新图像补全网络参数和步骤1中可训练的神经网络参数； 步骤5，利用训练好的神经网络和图像补全网络，逆向生成遮盖图像的补全结果，公式为： st＝kt·fc 其中，βt是预设的第t步扩散参数，αt是第t步噪声参数，gθ·是图像补全网络，st是第t步的均值偏移量，f·是可训练的神经网络，z表示符合标准高斯分布的噪声， 表示高斯分布，I为单位矩阵。

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