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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于可控生成的图像处理方法、系统、终端和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：CN119399820B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411635087.X，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于可控生成的图像处理方法、系统、终端和介质是由郑紫阳;田佳豪;彭欣宇;薛朵朵;戴文睿;邹君妮;熊红凯设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于可控生成的图像处理方法、系统、终端和介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于可控生成的图像处理方法、系统、终端和介质，包括：获取图像处理任务的条件信号以及信息提取模型，构建第一损失函数；选择预训练的扩散模型；基于扩散模型和第一损失函数进行迭代，包含：M1，从序列蒙特卡洛的初始分布中采样多个样本；M2，建立建议分布的优化估计和无条件的转移概率分布，获得序列蒙特卡洛的权重方程；M3，重采样得到新的样本；重复M1‑M3直至设定的迭代步数，得到最后的权重方程和采样的多个样本，得到最终生成的图像。本发明在文本条件图像生成、分割图条件图像生成、人脸图条件图像生成和风格图条件图像生成等任务中，能够实现高质量的多样的且免训练的图像条件生成，满足通用处理的需求。

本发明授权基于可控生成的图像处理方法、系统、终端和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于可控生成的图像处理方法，其特征在于，包括： 获取图像处理任务的条件信号以及信息提取模型，并基于所述条件信号和所述信息提取模型构建第一损失函数； 选择一个预训练的扩散模型； 基于所述预训练的扩散模型和所述第一损失函数进行迭代，以得到最终生成的图像；具体包括： M1，从序列蒙特卡洛的初始分布中采样多个样本，作为粒子滤波器； M2，基于所述预训练的扩散模型和所述第一损失函数，建立建议分布的优化估计和无条件的转移概率分布，获得序列蒙特卡洛的权重方程；包括： 设第t步迭代中第n个样本xt，定义所述的扩散模型为xθ.，θ表示模型参数； 使用所述的扩散模型xθ.从输入xt得到无条件得分函数sθxt＝xθxt-xtσt，其中σt为第t步迭代中噪声的标准差； 计算条件得分函数sθxt,y＝sθxt-αLy,xθxt，其中α为优化步长，L为所构建的损失函数；y为条件信号； 计算似然概率分布py|xθxt＝exp-Ly,xθxtZ，其中exp表示指数函数，Z是一个大于0的归一化常数； 基于条件得分函数sθxt,y，建立建议分布的优化估计以及无条件的转移概率分布其中N表示高斯分布，I表示单位矩阵； 基于建议分布的优化估计rxt-1|xt以及无条件的转移概率分布pxt-1|xt，得到序列蒙特卡洛的权重方程 M3，基于所述序列蒙特卡洛的权重方程和重采样策略，进行重采样得到新的样本； 重复上述步骤M1-M3直至设定的迭代步数，得到最后的权重方程和最后采样的多个样本，得到最终生成的图像。

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上海交通大学，其通讯地址为：200240 上海市闵行区东川路800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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