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龙图腾网获悉悦动九州(北京)科技有限公司申请的专利用于AIGC大模型的图像生成训练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：CN121437670B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511590923.1，技术领域涉及：G06T11/60；该发明授权用于AIGC大模型的图像生成训练方法是由侯朔彦;孙静设计研发完成，并于2025-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于AIGC大模型的图像生成训练方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像生成技术领域，尤其涉及一种用于AIGC大模型的图像生成训练方法，包括：将采集到的标注图像经过预处理得到标准图像，将所述标准图像注入到初始模型进行训练以得到预训练扩散模型，将随机噪声输入所述预训练扩散模型，通过反向扩散生成初始图像；根据所述初始图像对所述预训练扩散模型进行优化以得到具备图像生成能力的AIGC大模型，使用所述AIGC大模型对图像生成需求进行处理以生成目标图像；确定是否需要增大反向扩散采样步数；确定是否需要增大图像生成过程的采样温度；基于优化过程中的攻击迭代衰减率确定深层特征的残差连接权重。本发明提高了目标图像的生成稳定性。

本发明授权用于AIGC大模型的图像生成训练方法在权利要求书中公布了：1.一种用于AIGC大模型的图像生成训练方法，其特征在于，包括： 将采集到的标注图像经过预处理得到标准图像，将所述标准图像注入到初始模型进行训练以得到预训练扩散模型，将随机噪声输入所述预训练扩散模型，通过反向扩散生成初始图像； 根据所述初始图像对所述预训练扩散模型进行优化以得到具备图像生成能力的AIGC大模型，使用所述AIGC大模型对图像生成需求进行处理以生成目标图像； 获取单位时间内反向扩散过程的梯度范数波动幅度，并基于所述单位时间内反向扩散过程的梯度范数波动幅度确定目标图像的生成稳定性是否符合要求； 若所述目标图像的生成稳定性不符合要求，则确定是否需要增大反向扩散采样步数； 若不需要增大反向扩散采样步数，则获取目标图像与标准图像的弗雷歇距离以确定图像生成的随机性是否符合要求； 若所述图像生成的随机性不符合要求，则确定是否需要增大图像生成过程的采样温度； 若不需要增大图像生成过程的采样温度，则基于优化过程中的攻击迭代衰减率确定深层特征的残差连接权重。

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悦动九州(北京)科技有限公司，其通讯地址为：100024 北京市朝阳区三间房东路4号16幢3层9202室；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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