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龙图腾网获悉湘江实验室申请的专利基于扩散隐式模型的图像生成方法、装置、设备及介质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：CN121053245B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511596163.5，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权基于扩散隐式模型的图像生成方法、装置、设备及介质是由张新玉;许凯森;张威威;易国栋;彭晗;李晓翠;张震设计研发完成，并于2025-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于扩散隐式模型的图像生成方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及图像生成领域，本申请公开了基于扩散隐式模型的图像生成方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取文字描述信息和文字描述信息中的多个关键词，确定每个关键词的位置信息；将基础图像和每个关键词的最终图像进行融合，得到融合图像；基于融合图像的特征向量、问题的特征向量、答案的特征向量以及多模态大语言模型，确定图像描述信息；选取图像描述信息中的代表词的特征向量作为代表令牌，选取每个视觉令牌与代表令牌的余弦相似度中的最大值作为奖励值；将奖励值和置信度进行相加，得到损失值，基于损失值对融合图像进行修改，选取修改后的融合图像作为符合文字描述信息的目标图像。本申请有利于提高目标图像的生成效率。

本发明授权基于扩散隐式模型的图像生成方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散隐式模型的图像生成方法，其特征在于，应用于电子设备，所述图像生成方法包括： 获取文字描述信息和文字描述信息中的多个关键词，通过多模态大语言模型对每个关键词进行扩写，得到每个关键词的扩写文本，从每个关键词的扩写文本中获取每个关键词的位置信息； 将文字描述信息输入图像生成模型，得到基础图像，将基础图像和每个关键词的最终图像进行融合，得到融合图像； 获取问题文本和答案文本，基于融合图像的特征向量、问题的特征向量、答案的特征向量以及多模态大语言模型，确定图像描述信息； 选取图像描述信息中的代表词的特征向量作为代表令牌，选取每个视觉令牌与代表令牌的余弦相似度中的最大值作为奖励值； 根据损失模型，将奖励值和置信度进行相加，得到损失值，对扩散隐式模型的模型参数进行更新，得到更新后的模型参数，控制扩散隐式模型使用更新后的模型参数对融合图像进行修改，直至损失值小于预设值，才保存修改后的融合图像，选取修改后的融合图像作为符合文字描述信息的目标图像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湘江实验室，其通讯地址为：410000 湖南省长沙市高新区尖山路217号北斗产业园1栋；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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