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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利基于生成式模型的文本信息引导的自进化目标检索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：CN120316300B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510767139.7，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权基于生成式模型的文本信息引导的自进化目标检索方法是由张艳宁;王鹏;魏至民设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生成式模型的文本信息引导的自进化目标检索方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于生成式模型的文本信息引导的自进化目标检索方法，对输入图片和文本进行细粒度信息提取过程，采用跨模态生成式模型，进行文本信息的模态转化，生成原始文本与每一个短语相应的图像信息，将生成图像与输入图像进行多粒度特征动态匹配与对齐，根据匹配结果排序，达到目标检索的目的。本发明将跨模态的目标检索任务转化为了同模态的检索匹配任务，利用生成式模型将输入文本信息转化为视觉图像，显著拉近了双方的语义距离，提高了模型的检索能力，生成式模型可以采用任何种类的生成式模型，实现了即插即用，可以随着生成式模型和图像编码器的不断迭代实现效果的提升，拥有自进化的特性。

本发明授权基于生成式模型的文本信息引导的自进化目标检索方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成式模型的文本信息引导的自进化目标检索方法，其特征在于包括下述步骤： 步骤1：对于一段输入文本，首先，使用NLTK构建一个短语抽取器提取文本信息中的目标相关信息，然后将目标相关信息输出； 步骤2：一张输入图片，使用预定义的图像分割方法得到一个图像局部块集合，记为，其中表示局部图像块集合，表示第个图像块，总共分割出了个局部图像块；图像分割过程是为了从输入图片中获取目标局部信息；其中，图像分割方式支持自定义，根据目标的特性，自定义相应的分割方式得到正确的局部信息； 步骤3：在对文本与图像进行细粒度信息获取后，使用生成式模型，输入原始文本与短语抽取得到的目标相关短语信息，由生成式模型将目标相关短语信息转化为短语相关图像； 步骤4：将得到的视觉图像信息与输入的原始图像和局部图像块分别输入一个参数共享的图像编码器中，视觉图像信息包括生成的图像信息和目标相关短语生成的图像集合，得到生成目标图像、输入目标图像、短语生成图像与局部图像块的特征向量； 步骤5：在得到输入和生成的图像特征后，进行双方的特征对齐； 步骤6：在短语生成图像特征与输入图像特征总体和细粒度对齐时，采用均方误差损失进行跨模态对齐，目的是最小化两方特征的差异； 步骤7：在文本信息引导的目标检索阶段，输入候选图像集和一个文本，经过步骤1‑步骤5，将和，和进行余弦相似度计算，将余弦相似度作为得分，并按照得分大小排序，取得分最大的图像，即可得到模型预测的与文本匹配的目标图像，其中，和表示第个短语生成图像特征和相应输入图像块特征的第个维度上的值；和表示输入文本生成图像特征和输入图像特征的第个维度上的值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西北工业大学，其通讯地址为：710072 陕西省西安市碑林区友谊西路127号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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