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龙图腾网获悉北京大学申请的专利图像生成模型训练方法、装置、计算机设备及存储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：CN120976354B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511492833.9，技术领域涉及：G06T11/60；该发明授权图像生成模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质是由高峰;鲍秉坤;盛业斐设计研发完成，并于2025-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像生成模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提出一种图像生成模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质，该图像生成模型训练方法包括：预定义多个图像文本对；基于多个图像文本对训练得到初始生成模型的评估模型；评估模型用于评估初始生成模型的输出图像的图像质量以及语义一致性；对原始输入文本的三元组信息进行编码得到第一文本特征向量，对原始输入文本进行编码得到第二文本特征向量，将第一文本特征向量和第二文本特征向量进行融合得到融合文本特征向量；将融合文本特征向量输入至初始生成模型中得到目标图像；根据目标图像的评估值优化初始生成模型的模型参数，得到训练好的图像生成模型。本申请能够准确捕捉文本内容中的语义交互关系，使得生成图像的语义表达更加精准。

本发明授权图像生成模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像生成模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 预定义多个图像文本对；每个图像文本对中的图像信息与文本信息相匹配； 基于所述多个图像文本对训练得到初始生成模型的评估模型；所述评估模型用于评估所述初始生成模型的输出图像的图像质量以及语义一致性； 对原始输入文本的三元组信息进行编码得到第一文本特征向量，对所述原始输入文本进行编码得到第二文本特征向量，以及将所述第一文本特征向量和所述第二文本特征向量进行融合得到融合文本特征向量；所述原始输入文本是指任一图像文本对中的文本信息；所述三元组信息包括主语文本信息、谓语文本信息和宾语文本信息； 将所述融合文本特征向量输入至所述初始生成模型中得到目标图像；所述初始生成模型用于对随机噪声图像进行多步图像处理得到所述目标图像；所述图像处理包括图像去噪以及图像评估；每一步的图像去噪是基于前一步的去噪图像以及所述融合文本特征向量进行的，每一步的图像评估是指通过所述评估模型对当前步的去噪图像的图像质量以及语义一致性进行评估得到评估值；所述目标图像的评估值大于预设评估阈值； 根据所述目标图像的评估值优化所述初始生成模型的模型参数，得到训练好的图像生成模型； 基于所述多个图像文本对训练得到初始生成模型的评估模型，包括： 针对所述多个图像文本对中的任一图像文本对，将所述图像文本对中的文本信息输入至所述初始生成模型中得到生成图像； 计算所述生成图像的评估值，得到与所述多个图像文本对一一对应的多个生成图像的评估值； 通过预设损失函数进行模型训练得到所述评估模型；其中，所述预设损失函数用于使所述多个生成图像的评估值之和最大化； 计算所述生成图像的评估值，包括： 将所述生成图像与所述图像文本对中的图像信息进行比较得到图像质量得分； 计算所述生成图像的第一特征向量与所述图像文本对中的文本信息的第二特征向量的语义一致性得分； 根据所述图像质量得分、与所述图像质量得分对应的第一权重系数、所述语义一致性得分，以及与所述语义一致性得分对应的第二权重系数，计算所述生成图像的评估值。

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