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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种基于扩散模型的无掩码图像合成方法及系统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：CN120747303B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202510921541.6，技术领域涉及：G06T11/60；该发明授权一种基于扩散模型的无掩码图像合成方法及系统是由王远皓;刘益诚;杨璐;王恩泽;赵子阳;何彦奇;宋泽贤;陆昊设计研发完成，并于2025-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于扩散模型的无掩码图像合成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，公开了一种基于扩散模型的无掩码图像合成方法及系统，包括：将背景图像和包含目标对象的噪声图像输入至预训练的潜在扩散模型中，潜在扩散模型在条件向量的引导下执行反向去噪过程，以将目标对象自适应地合成在中，得到合成图像；其中，条件向量的获取方式包括：将包含目标对象的参考图像编码为对象嵌入向量，并根据生成一组可学习的背景提示词；将和背景提示词拼接；将拼接后的特征表示进行空间映射，得到条件向量。本发明能够克服现有图像合成技术中存在的流程繁琐、效率低下、需要大量手动干预、合成结果缺乏真实感与和谐性、尤其是前景对象无法根据背景环境进行自适应调整等缺陷。

本发明授权一种基于扩散模型的无掩码图像合成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型的无掩码图像合成方法，其特征在于，包括： 将背景图像和包含目标对象的噪声图像输入至预训练的潜在扩散模型中，所述潜在扩散模型在条件向量c的引导下执行反向去噪过程，以将目标对象自适应地合成在所述背景图像中，得到包含目标对象的合成图像；其中，所述条件向量c的获取方式包括： 将包含目标对象的参考图像编码为对象嵌入向量，并根据所述背景图像生成一组可学习的背景提示词；将所述对象嵌入向量和所述背景提示词进行拼接，得到拼接后的特征表示；将所述拼接后的特征表示进行空间映射，得到用于引导所述潜在扩散模型反向去噪过程的条件向量c； 所述潜在扩散模型的去噪网络为基于U-Net结构的去噪网络； 将所述拼接后的特征表示进行空间映射，得到用于引导所述潜在扩散模型反向去噪过程的条件向量c，包括：将所述拼接后的特征表示映射到所述去噪网络中各交叉注意力层的条件空间，以对齐所述潜在扩散模型的特征空间并生成、用于引导扩散过程的序列化的条件向量c； 所述潜在扩散模型在条件向量c的引导下执行反向去噪过程，包括：将所述条件向量c作为U-Net结构中各交叉注意力层的键Key和值Value，将U-Net结构对应的空间特征作为查询Query，通过交叉注意力机制对去噪过程进行引导。

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