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龙图腾网获悉深圳市德兰明海新能源股份有限公司申请的专利基于潜在扩散模型的局部图像替换方法、设备及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：CN120471758B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510961810.1，技术领域涉及：G06T3/04；该发明授权基于潜在扩散模型的局部图像替换方法、设备及存储介质是由马辉;雷健华;白昊;谢达妮设计研发完成，并于2025-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于潜在扩散模型的局部图像替换方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能技术领域，特别是涉及一种基于潜在扩散模型的局部图像替换方法、设备及存储介质。方法包括：对源图像和参考图像进行图像预处理和多模态特征识别，得到多模态特征信息和遮罩图；获取文本提示词，对文本提示词进行编码，得到提示词向量；基于源图像、参考图像、遮罩图、多模态特征信息和提示词向量进行编码，生成初始潜在表示；基于采样参数链和提示词向量对初始潜在表示进行迭代采样和去噪，得到最终潜在表示；基于最终潜在表示进行解码，生成目标图像。本申请的方法，基于潜在扩散模型实现了对源图像上目标区域的自动化、高一致性替换，显著提升了设计效率和图像质量，且生成结果与源图像风格一致。

本发明授权基于潜在扩散模型的局部图像替换方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于潜在扩散模型的局部图像替换方法，其特征在于，所述方法包括： 对包含有待替换局部的源图像和用于替换的参考图像进行图像预处理和多模态特征识别，得到多模态特征信息和遮罩图； 获取符合预设提示词范式的文本提示词，对所述文本提示词进行编码，得到提示词向量； 基于所述源图像、所述参考图像、所述遮罩图、所述多模态特征信息和所述提示词向量进行编码，生成初始潜在表示； 基于预先设置的采样参数链和所述提示词向量对所述初始潜在表示进行迭代采样和去噪，得到最终潜在表示； 基于所述最终潜在表示进行解码，生成目标图像； 所述多模态特征识别包括图像识别、边缘识别、写实线稿识别、色彩识别和深度识别，所述遮罩图基于下述步骤得到： 基于所述多模态特征信息对所述源图像中的待替换局部区域进行自动分割，分离出初始遮罩图； 将所述初始遮罩图与所述源图像中的待替换局部区域对准进行优化处理，生成遮罩图。

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深圳市德兰明海新能源股份有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区西丽街道新围社区同沙路168号凯达尔集团中心大厦1号楼十九层；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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