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龙图腾网获悉西南科技大学申请的专利一种基于结构与纹样双通道约束扩散模型的唐卡生成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：CN121639855B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202610135148.9，技术领域涉及：G06T11/60；该发明授权一种基于结构与纹样双通道约束扩散模型的唐卡生成方法是由李强;赵家琦;罗秋予;路锦正设计研发完成，并于2026-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于结构与纹样双通道约束扩散模型的唐卡生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于结构与纹样双通道约束扩散模型的唐卡生成方法，属于唐卡图像生成的技术领域，包括：获取唐卡图像，对其进行结构标注和纹样标注；构建结构向量和纹样向量；构建双通道约束扩散模型；构建联合损失函数，并对双通道约束扩散模型进行训练；在训练和生产过程中，引入结构‑纹样自适应耦合机制，动态调节结构约束权重与纹样约束权重；执行反向扩散生成过程，在结构向量和纹样向量的双重约束下，经过迭代去噪生成目标唐卡图像。本发明显著提升了生成唐卡图像的结构规范性、纹样清晰度及整体风格统一性，可用于唐卡数字化保护、虚拟修复、数字复刻、文化教育、辅助绘制及文博行业的智能内容生成。

本发明授权一种基于结构与纹样双通道约束扩散模型的唐卡生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于结构与纹样双通道约束扩散模型的唐卡生成方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取唐卡图像，对唐卡图像进行结构标注和纹样标注，得到多模态唐卡数据集； S2、基于结构标注构建结构向量，基于纹样标注和频域变换构建纹样向量； S3、构建双通道约束扩散模型；双通道约束扩散模型以U-Net网络为骨架，内嵌结构引导模块和纹样特征模块，分别用于接收结构向量和纹样向量作为生成条件； 所述结构引导模块配置为： 接收结构向量，通过几何嵌入单元将其映射为几何特征向量； 空间掩码生成器根据几何特征向量构建空间注意力掩码，使得主视觉锚点区域、辅侧对称节点区域、高频动态节点区域获得高响应值； 通过空间变换层将空间注意力掩码注入至U-Net的编码器特征层中，以约束生成的几何结构； 所述纹样特征模块配置为： 接受纹样向量，利用多层感知机将其映射为通道维度的纹理嵌入向量；在U-Net的瓶颈层及解码器层中嵌入多头交叉注意力机制，将纹理嵌入向量作为键和值，将图像特征图作为查询，进行多头交叉注意力计算，以注入高频纹样细节； S4、构建联合损失函数，并利用唐卡图像数据集、结构向量和纹样向量对双通道约束扩散模型进行训练； 其中，构建联合损失函数，并利用唐卡图像数据集、结构向量和纹样向量对双通道约束扩散模型进行训练，联合损失函数表示为： 其中： 式中，为总损失，为噪声重建损失，为结构约束损失，为纹样约束损失，为结构约权重；为纹样约束权重；为数学期望，为高斯噪声，为预测噪声，为双通道约束扩散模型输入，为带噪声的图像，为时间步，为均方误差；为元素总数，，为第i个元素中心坐标，，为当前生成的图像中，第i个元素的中心点坐标；为生成的元素所呈现出的视觉层级关系数值，为第i个元素的层级顺序；为快速傅里叶变换，为生成的纹样区域特征；为L1范数； S5、在训练和生产过程中，引入结构-纹样自适应耦合机制，根据扩散时间步动态调节结构约束权重与纹样约束权重； S6、执行反向扩散生成过程，以随机高斯噪声为起点，在结构向量和纹样向量的双重约束下，经过迭代去噪生成目标唐卡图像。

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