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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于预训练大语言模型的图像无损压缩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：CN119364005B 。

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：202411398599.9，技术领域涉及：H04N19/184；该发明授权基于预训练大语言模型的图像无损压缩方法和系统是由鲁国;杜君豪;张文军设计研发完成，并于2024-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于预训练大语言模型的图像无损压缩方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开基于预训练大语言模型的图像无损压缩方法和系统，包括：将待压缩图像通过BPG压缩得到有损图像，保存至比特流中；获得残差；以有损图像为条件，通过大语言模型得到残差的概率分布；基于概率分布，将残差进行压缩编码，并保存至比特流中；解码时，从比特流中提取有损图像部分并进行BPG解码得到有损图像；有损图像为条件，通过大语言模型得到残差的概率分布；利用比特流中残差部分和残差的概率分布解码还原残差；基于有损图像和还原残差，还原回图像。本发明将有损压缩预测残差分布的框架与大语言模型相结合，并进行端到端联合优化。利用大语言模型强大的自回归能力，达到了高效无损压缩图像的目的。

本发明授权基于预训练大语言模型的图像无损压缩方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于预训练大语言模型的图像无损压缩方法，其特征在于，包括： 将待压缩图像x通过有损压缩器BPG进行有损压缩得到有损图像xl，将其保存至比特流中； 基于所述有损图像xl，获得残差r＝x-xl； 以所述有损图像xl为条件，通过基于预训练大语言模型得到所述残差r的概率分布pr|xl； 借助算术编码器，基于所述残差r和所述概率分布pr|xl，将所述残差r进行压缩编码，并保存至比特流中； 解码时，从比特流中提取有损图像部分，利用BPG解码得到有损图像xl； 以获得有损图像xl为条件，通过基于预训练大语言模型得到r的概率分布pr|xl； 借助算术编码的解码器，利用比特流中残差部分和r的概率分布pr|xl解码还原残差基于解码得到的所述有损图像xl和还原得到的所述残差r，还原回图像x＝xl+r； 所述以有损图像xl为条件，通过基于预训练大语言模型得到所述残差r的概率分布pr|xl，包括： 获取有损图像xl的全局信息、局部信息作为提示词； 基于所述提示词，基于预训练大语言模型自回归地输出残差r的潜在特征； 将所述潜在特征通过线性层进行高斯混合模型参数的预测，得到残差值概率分布。

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