复旦大学王逸彬获国家专利权
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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利一种基于扩散模型的通用风格人物图像定制生成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：CN119295574B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202411156542.8，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种基于扩散模型的通用风格人物图像定制生成方法是由王逸彬;张卫忠;金城设计研发完成，并于2024-08-22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通用风格人物图像定制生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于扩散模型的通用风格人物图像定制生成方法；该方法的生成过程分为两个连续的阶段：语义场景构建和概念特征注入；第一阶段，参考感知自注意力RSA使潜在图像能够同时从所有概念的图像中提取特征，从而获取粗粒度的整体语义理解，以便建立初始的语义布局；第二阶段，首先基于注意力的语义分割方法，准确定位潜在图像中所有概念的生成位置，随后，区域分组混合注意力RBA将潜在图像划分为多个语义组，并使每个组从其对应的参考概念中查询细粒度的特征，以确保精确的属性对齐和特征注入。本发明还采用了权重掩码策略，以确保模型更关注参考的概念特征。本发明方法在以人为中心的图像生成和多概念人像定制方面具有显著优势。
本发明授权一种基于扩散模型的通用风格人物图像定制生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型的通用风格人物图像定制生成方法，其特征在于，该方法基于参考路径和定制生成路径的双路引导实现任意风格人物的单概念或多概念定制图像生成；定制生成路径中，通过参考感知自注意力RSA和区域分组混合注意力RBA机制实现由粗到细的前向控制生成，生成过程分为以下两个阶段： 第一阶段语义场景构建 RSA使潜在图像同时从所有概念的参考图像中查询特征，自适应地整合粗粒度的语义信息，从而从参考图像中提取全面的语义理解，以便建立初始的语义布局； 第二阶段概念特征注入 首先基于注意力图计算得到每个概念的潜在语义图，以准确定位潜在图像中所有概念的生成位置；随后，RBA将潜在图像划分为多个概念语义组，并使每个组从其对应的参考概念图像中查询细粒度的特征，以确保精确的属性对齐和特征注入；最后将每个参考概念图像的特征准确注入到对应的位置，确保生成的概念与参考图像高度相似。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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