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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利基于物体为中心扩散模型的组成式场景建模方法及装置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：CN118967738B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411028457.3，技术领域涉及：G06T7/194；该发明授权基于物体为中心扩散模型的组成式场景建模方法及装置是由薛向阳;李斌;沈知萌设计研发完成，并于2024-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物体为中心扩散模型的组成式场景建模方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于物体为中心扩散模型的组成式场景建模方法及装置，具有这样的特征，包括以下步骤：步骤S1，获取原始噪声；步骤S2，将场景图像和原始噪声一同输入图像分割模型，得到初步物体分割结果和背景分割结果；步骤S3，对初步物体分割结果和初步背景分割结果分别进行上采样，得到分割结果，其中，图像分割模型包括：图像编码‑加噪模块，用于对场景图像依次进行编码和噪声添加，得到加噪图像潜在表示；物体表示编码器模块，用于根据场景图像，得到物体表示；混合扩散图像解码器模块，用于根据物体表示和加噪图像潜在表示，得到初步物体分割结果和初步背景分割结果。总之，本方法能够更准确地对场景图像进行图像分割。

本发明授权基于物体为中心扩散模型的组成式场景建模方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于物体为中心扩散模型的组成式场景建模方法，用于得到场景图像的分割结果，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，通过随机采样获取原始噪声； 步骤S2，将所述场景图像和所述原始噪声一同输入训练好的图像分割模型，得到初步物体分割结果和初步背景分割结果； 步骤S3，对所述初步物体分割结果和所述初步背景分割结果分别进行上采样，分别得到对应的最终物体分割结果和最终背景分割结果作为所述分割结果， 其中，所述图像分割模型包括： 图像编码-加噪模块，用于对所述场景图像依次进行编码和噪声添加，得到加噪图像潜在表示； 物体表示编码器模块，用于根据所述场景图像，得到物体表示， 所述物体表示编码器模块包括： 特征提取单元，用于将所述场景图像转换为特征图； 实例着色折棍过程单元，用于根据所述特征图得到所述物体表示， 所述实例着色折棍过程单元包括： 推断掩码生成子单元，用于对所述特征图的像素进行聚类，得到各个类对应的推断掩码； 物体表示生成子单元，用于对各个所述推断掩码，将该推断掩码作为权重结合所述特征图，计算得到对应的加权平均特征图作为所述物体表示； 混合扩散图像解码器模块，用于根据所述物体表示和所述加噪图像潜在表示，得到所述初步物体分割结果和所述初步背景分割结果。

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