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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于扩散模型反事实图像生成的开放域分割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：CN118864832B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202410304095.X，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于扩散模型反事实图像生成的开放域分割方法是由梁小丹;蔡楷欣;任鹏真设计研发完成，并于2024-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于扩散模型反事实图像生成的开放域分割方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉的技术领域，提出一种基于扩散模型反事实图像生成的开放域分割方法，包括以下步骤：获取由若干类词汇组成的词汇表；基于所述词汇表，利用大型语言模型生成文本提示符；基于文本提示符创建反事实文本；基于文本提示符，利用扩散模型生成原始图像；基于反事实文本，利用扩散模型生成反事实图像；利用开放世界检测模型和交互式分割模型，从原始图像中提取真实掩码；获取用于预测图像掩码的开放世界分割模型；利用真实掩码和反事实图像对所述开放世界分割模型进行优化训练，当所述开放世界分割模型预测图像掩码的能力达到最优，或训练次数达到预设值时，停止训练，获得优化好的开放世界分割模型。

本发明授权一种基于扩散模型反事实图像生成的开放域分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型反事实图像生成的开放域分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取由若干类词汇组成的词汇表； 基于所述词汇表，利用大型语言模型生成文本提示符； 基于文本提示符创建反事实文本； 基于文本提示符，利用扩散模型生成原始图像； 基于反事实文本，利用扩散模型生成反事实图像； 利用开放世界检测模型和交互式分割模型，从原始图像中提取真实掩码； 获取用于预测图像掩码的开放世界分割模型； 利用真实掩码和反事实图像对所述开放世界分割模型进行优化训练，当所述开放世界分割模型预测图像掩码的能力达到最优，或训练次数达到预设值时，停止训练，获得优化好的开放世界分割模型; 其中，基于文本提示符创建反事实文本的步骤包括： 将所述文本提示符中的词汇的类名替换为替换语句，形成反事实文本； 其中，所述替换语句包括：“没有东西”； 利用真实掩码和反事实图像对所述开放世界分割模型进行优化训练的步骤包括： 从词汇表中抽取m类词汇创建词汇表子集，将词汇表子集和原始图像输入开放世界分割模型，开放世界分割模型输出预测掩码； 基于真实掩码和预测掩码设计第一预测掩码损失函数和第二预测掩码损失函数； 基于反事实图像和原始图像设计对比训练损失函数； 基于损失函数、损失函数和损失函数，设计总损失函数，迭代求解总损失函数，直至总损失函数达到最小化或迭代次数达到预设次数时，停止迭代，完成对开放世界分割模型的优化，得到优化好的开放世界分割模型； 其中，所述总损失函数的表达式为： 。

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