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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种基于扩散模型的任意倍率超分辨率增强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：CN119991483B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510067217.2，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于扩散模型的任意倍率超分辨率增强系统和方法是由程正雪;柴歆宁;解蓉;宋利设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于扩散模型的任意倍率超分辨率增强系统和方法在说明书摘要公布了：本发明提供基于扩散模型的任意倍率超分辨率增强系统和方法，包括：输入模块，输入低分辨率图像和目标超分辨率增强倍率；上采样单元，对低分辨率图像通过双三次插值提升至目标分辨率，得到中间目标分辨率图像；图像编码器，对中间目标分辨率图像编码，得到隐空间输入特征；辅助特征模块，采集中间目标分辨率图像的文本描述和语义特征；隐空间模块，基于目标超分辨率增强倍率、文本描述和语义特征，对隐空间输入特征进行去噪，得到中间特征；图像解码器，解码中间特征，得到最终的符合目标超分辨率增强倍率的图像。本发明将超分辨率倍率感知能力注入扩散模型的生成过程中，使扩散模型能够根据超分辨率增强的倍率自适应地处理图像特征。

本发明授权一种基于扩散模型的任意倍率超分辨率增强系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型的任意倍率超分辨率增强系统，其特征在于，包括： 输入模块，给定任意大小的低分辨率图像和任意的目标超分辨率增强倍率； 上采样单元，对所述低分辨率图像通过双三次插值提升至目标分辨率，得到一个中间目标分辨率图像； 图像编码器，对所述中间目标分辨率图像编码，得到隐空间输入特征； 对偶语义指导模块，采集所述中间目标分辨率图像的文本描述和语义特征； 隐空间模块，基于所述目标超分辨率增强倍率、所述文本描述和所述语义特征，对所述隐空间输入特征进行去噪，得到中间特征； 图像解码器，解码所述中间特征，得到最终的符合所述目标超分辨率增强倍率的图像； 所述隐空间模块采用双支网络，包括低分辨率图像分支和扩散模型主分支； 其中，所述低分辨率图像分支结合所述文本描述、所述语义特征以及所述目标超分辨率增强倍率，提取所述隐空间输入特征的多尺度特征； 其中，所述扩散模型主分支结合所述文本描述、所述语义特征、所述目标超分辨率增强倍率以及随机噪声，提取所述隐空间输入特征图像特征，并与所述多尺度特征融合，获得融合的所述中间特征； 所述低分辨率图像分支包括多个小组，每个小组依序包括卷积层、文本注意力层和特征注意力层；每个小组的所述卷积层卷积核大小不同；其中，所述卷积层向所述隐空间输入特征或者前一小组的输出注入目标超分辨率增强倍率；所述文本注意力层向所述隐空间输入特征或者前一小组的输出注入所述文本描述；所述特征注意力层向所述隐空间输入特征或者前一小组的输出注入所述语义特征；通过多个所述小组的输出，得到所述隐空间输入特征的多尺度特征； 所述扩散模型主分支包括对称的扩散编码器和扩散解码器，所述扩散编码器和扩散编码器分别包括多个小组，每个小组依序包括卷积层、文本注意力层和特征注意力层；每个小组的卷积层卷积核大小不同；所述扩散编码器以噪声、所述文本描述、所述语义特征以及所述目标超分辨率增强倍率为输入，逐渐降低所述噪声特征的宽和高，同时增加通道数；所述解码器以所述文本描述、所述语义特征、所述目标超分辨率增强倍率以及所述多尺度特征为输入，逐渐恢复所述噪声特征原本的宽和高，同时降低通道数，得到融合的所述中间特征。

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