中科南京人工智能创新研究院黄建豪获国家专利权
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龙图腾网获悉中科南京人工智能创新研究院申请的专利流匹配扩散模型的极低比特率图像压缩编码及解码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：CN121217931B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511755077.4，技术领域涉及：H04N19/42；该发明授权流匹配扩散模型的极低比特率图像压缩编码及解码方法是由黄建豪;程健设计研发完成，并于2025-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本流匹配扩散模型的极低比特率图像压缩编码及解码方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种流匹配扩散模型的极低比特率图像压缩编码及解码方法。编码方法包括：获取原始图像，将其编码为压缩潜变量与分层特征；基于压缩潜变量，在连续域生成锚点集合与掩码参数；依据压缩潜变量、分层特征及目标比特率，生成可见索引、流匹配调度参数与置信度图；组合可见索引、锚点集合、掩码参数、流匹配调度参数与置信度图，形成码流。本发明通过连续域掩码和码率感知的置信度门控推理，适用于极低比特率的图像压缩。
本发明授权流匹配扩散模型的极低比特率图像压缩编码及解码方法在权利要求书中公布了：1.一种流匹配扩散模型的极低比特率图像压缩编码方法，其特征在于，包括： 获取原始图像，将其编码为压缩潜变量与分层特征； 基于压缩潜变量，在连续域生成锚点集合与掩码参数； 依据压缩潜变量、分层特征及目标比特率，生成可见索引、流匹配调度参数与置信度图； 组合可见索引、锚点集合、掩码参数、流匹配调度参数与置信度图，形成码流； 其中，基于压缩潜变量，在连续域生成锚点集合与掩码参数，包括：运用流形嵌入器处理压缩潜变量，获取流形坐标；基于流形坐标，估计流形局部中心；通过流形解嵌入器将流形局部中心映回，得到连续域局部中心；利用压缩潜变量与目标比特率，经由掩码生成器计算获得软掩码； 其中，基于压缩潜变量，在连续域生成锚点集合与掩码参数，还包括：根据软掩码确定被掩区域集合；在被掩区域集合内，基于流形坐标采用远点采样或k-medoids聚类策略，选取锚点集合；对锚点集合关联的连续域局部中心执行向量量化，得到量化锚点参数；封装量化锚点参数与软掩码的参数，形成掩码参数。
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