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龙图腾网获悉中国人民解放军火箭军工程大学申请的专利一种基于扩散模型文本引导的红外图像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：CN120833402B 。

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：202511331586.4，技术领域涉及：G06T11/60；该发明授权一种基于扩散模型文本引导的红外图像生成方法是由马得草;苏娟;鲜勇;李冰;廖语诗设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于扩散模型文本引导的红外图像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文本引导的红外图像生成方法，包括：一、训练集图像的获取；二、构建扩散模型文本引导网络；三、将可见光红外训练集和图像天气文本描述经过扩散模型文本引导网络进行特征提取；四、在可见光红外训练集和图像天气文本描述经过扩散模型文本引导网络特征提取中构建总损失；五、基于总损失对扩散模型文本引导网络进行训练；六、基于训练好的扩散模型文本引导网络生成红外图像。本发明方法步骤简单、设计合理，利用天气文本描述天气状况，并基于可见光图像和天气文本描述的多模态信息耦合输入扩散模型文本引导网络训练，实现后续不同天气条件下的红外图像生成，提高红外图像的生成质量。

本发明授权一种基于扩散模型文本引导的红外图像生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型文本引导的红外图像生成方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤一、训练集图像的获取： 在不同天气下对目标域采集可见光图像和对应的红外图像，并将对应的红外图像记作红外真实图像，得到可见光红外训练集；其中，所述可见光红外训练集包括可见光图像和红外真实图像； 步骤二、构建扩散模型文本引导网络；其中，所述扩散模型文本引导网络包括文本编码器、VAE编码器、UNet和VAE解码器，以及第一图像判别器D、第二图像判别器Dgc和文本判别器DT； 步骤三、将可见光红外训练集和图像天气文本描述经过扩散模型文本引导网络进行特征提取； 步骤四、在可见光红外训练集和图像天气文本描述经过扩散模型文本引导网络特征提取中构建总损失： 根据，得到总损失；其中，表示第一损失系数，表示第二损失系数，表示第三损失系数，表示第四损失系数，表示第五损失系数，表示第六损失系数，表示第一图像判别器D的LSGANs损失，表示第二图像判别器Dgc的LSGANs损失，表示文本判别器DT的LSGANs损失，表示几何一致损失，表示CLIP文本-图像关联损失，表示恒等映射损失； 步骤五、基于总损失对扩散模型文本引导网络进行训练； 步骤六、基于训练好的扩散模型文本引导网络生成红外图像。

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