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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种面向多对象空间条件的图像生成系统和方法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：CN120655767B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511157744.9，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种面向多对象空间条件的图像生成系统和方法是由张欣隆;汤永川;张啸宇;魏嘉设计研发完成，并于2025-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向多对象空间条件的图像生成系统和方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种面向多对象空间条件的图像生成系统和方法，所述系统包括数据集构建模块、特征提取模块、多对象空间条件的图像生成模型、及模型训练与推理生成模块。本发明基于包含对齐和非对齐空间条件的多模态数据集，提取对象级语义特征，以ControlNet为基本框架引入对象级结构控制子模块和对象级控制松弛子模块，通过自适应注意力机制精准关联文本描述与空间结构，动态量化文本‑空间条件冲突程度，实现局部结构自适应调整，构建出多对象空间条件的图像生成模型，解决现有技术中语义一致性不足与创意可控性受限两大难题，显著提高图文一致性、空间控制精度及图像质量，能够兼容多种扩散模型并支持与视觉语言模型集成提升交互体验。

本发明授权一种面向多对象空间条件的图像生成系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种面向多对象空间条件的图像生成系统，其特征在于，包括以下模块： 数据集构建模块，其用于从原始图像数据集中提取出对象级边界框信息，在给定边界框区域内进行图像编辑，并分别从原始图像和图像编辑中提取对齐与非对齐空间条件，同时从原始图像数据集中提取每个图像的图像文本描述，构建多对象空间条件数据集； 特征提取模块，其用于从图像文本描述中提取对象级文本特征，从对象级边界框信息中提取出对象级位置特征，将对象级文本特征和对象级位置特征拼接得到对象级语义特征； 多对象空间条件的图像生成模型，其用于以ControlNet主干网络为基本框架，通过引入对象级结构控制子模块将对象级语义特征和ControlNet原始特征融合得到对象级结构特征，同时通过引入对象级控制松弛子模块建立对象级控制特征，衡量对象级语义特征和ControlNet原始特征相似度，将ControlNet原始特征、对象级结构特征和对象级控制特征进行融合，将融合后的特征加到原始U-Net中，生成多对象空间条件的图像； 模型训练与推理生成模块，其用于以多对象空间条件数据集为输入，构建损失函数对多对象空间条件的图像生成模型进行分阶段训练，将用户输入的空间条件、多对象布局信息及文本描述输入至训练后的多对象空间条件的图像生成模型，生成符合多对象空间条件的图像。

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