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龙图腾网获悉中电信数智科技有限公司申请的专利一种基于扩散模型的多模态编码对齐方法及装置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：CN119599027B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202411815985.3，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权一种基于扩散模型的多模态编码对齐方法及装置是由林笑;杜忠田;康辉;陈利明设计研发完成，并于2024-12-11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多模态编码对齐方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于扩散模型的多模态编码对齐方法及装置，属于多模态编码对齐技术领域，该方法包括：获取待进行语义编码的多模态数据，使用预先训练的多模态编码对齐模型对待进行语义编码的多模态数据进行条件扩散生成文本编码；将文本编码输入大模型解码器或作为RAG编码进行下游任务；其中，生成的文本编码作为多模态数据语义编码使用，与文本编码语义对齐。本发明中预先训练的多模态编码对齐模型利用扩散模型可学习的潜在多模态数据编码信息，通过一种扩散模型结构同时完成多模态的语义编码，同时使用大语言模型编码作为多任务优化方向，使得预先训练的多模态模型编码对齐模型结果更试用于下游任务。

本发明授权一种基于扩散模型的多模态编码对齐方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型的多模态编码对齐方法，其特征在于，包括： 获取待进行语义编码的多模态数据； 使用预先训练的多模态编码对齐模型对待进行语义编码的多模态数据进行条件扩散生成文本编码； 将所述文本编码输入大模型解码器或作为RAG编码进行下游任务； 其中，生成的文本编码作为多模态数据语义编码使用，与文本编码语义对齐； 所述预先训练的多模态编码对齐模型的训练步骤，包括： 获取文本数据以及文本数据对应的其余模态匹配数据； 对所述文本数据以及文本数据对应的其余模态匹配数据进行预处理； 将预处理后的文本数据以及文本数据对应的其余模态匹配数据编码至浅层空间作为构建的多模态联合扩散模型的输入； 使用多模态联合扩散模型的回归损失训练多模态数据联合噪声分布预测模型； 以多模态数据联合噪声分布预测模型作为预训练模型，进行文本数据与其余模态数据的双向条件扩散及其余模态数据与文本数据通过大语言模型的编码距离最小化多任务微调学习，得到预先训练的多模态编码对齐模型。

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