北京百度网讯科技有限公司王艺鹏获国家专利权
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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利基于大模型的文生图方法、装置、设备和存储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：CN119760636B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411814635.5，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于大模型的文生图方法、装置、设备和存储介质是由王艺鹏设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于大模型的文生图方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种基于大模型的文生图方法、装置、设备和存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习、自然语言处理等领域。该方法包括：采用大模型中的至少两种特征编码器分别对目标文本进行特征编码，得到至少两种目标文本特征；将所述目标文本和预设的各候选属性进行匹配得到所述目标文本中的目标属性，并从各所述候选属性的测试结果中获取所述目标属性的测试结果；根据所述目标属性的测试结果确定目标融合方式，并采用所述目标融合方式对至少两种所述目标文本特征进行融合得到目标融合特征；根据所述目标融合特征生成目标图像。
本发明授权基于大模型的文生图方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.基于大模型的文生图方法，包括： 采用大模型中的至少两种特征编码器分别对目标文本进行特征编码，得到至少两种目标文本特征； 将所述目标文本和预设的各候选属性进行匹配得到所述目标文本中的目标属性，并从各所述候选属性的测试结果中获取所述目标属性的测试结果； 根据所述目标属性的测试结果确定目标融合方式，并采用所述目标融合方式对至少两种所述目标文本特征进行融合得到目标融合特征； 根据所述目标融合特征生成目标图像； 所述方法还包括： 基于含有至少两个候选属性的提示词模板，构建各测试文本； 采用至少两种所述特征编码器分别对所述测试文本进行特征编码，得到至少两种测试文本特征； 采用基础融合方式对至少两种所述测试文本特征进行融合，得到测试融合特征； 根据所述测试融合特征生成测试图像； 将所述测试文本和所述测试图像输入预设的多模态大语言模型，得到测试文本中候选属性的存在性测试结果和质量测试结果； 对各候选属性的存在性测试结果和质量测试结果进行统计，得到所述候选属性的测试结果。
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