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龙图腾网恭喜杭州喔影网络科技有限公司申请的专利图像转换方法、系统、计算机设备以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：CN119128200B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411605346.4，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权图像转换方法、系统、计算机设备以及存储介质是由袁峰;邓豪;王豪;李浬设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像转换方法、系统、计算机设备以及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种图像转换方法、系统、计算机设备以及存储介质。包括：获取原始图像的图像描述文本，并通过文本编码器，根据目标描述文本和图像描述文本确定原始文本嵌入向量和目标文本嵌入向量；通过深度神经网络模型，根据原始文本嵌入向量和目标文本嵌入向量确定融合文本嵌入向量；通过稳定扩散模型，根据融合文本嵌入向量对原始图像进行图像转换，确定目标图像。上述方案，能够在原始图像进行图像转换的过程中，尽量保持原始图像的特征结构，提高了图像转换结果的准确性，使得获取的目标图像具有期望的视觉观感。

本发明授权图像转换方法、系统、计算机设备以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像转换方法，其特征在于，包括：获取原始图像的图像描述文本；通过文本编码器，根据目标描述文本确定目标文本嵌入向量，并根据所述图像描述文本确定原始文本嵌入向量；通过深度神经网络模型，根据所述原始文本嵌入向量和所述目标文本嵌入向量确定融合文本嵌入向量；通过深度神经网络模型，根据所述原始文本嵌入向量和所述目标文本嵌入向量确定融合文本嵌入向量，包括：将目标文本嵌入向量输入深度神经网络模型，通过所述深度神经网络模型的多头自注意力层对目标文本嵌入向量进行特征提取，生成目标文本的语义特征；将原始文本嵌入向量和所述目标文本的语义特征输入所述深度神经网络模型的交叉注意力层，生成所述图像描述文本的融合语义信息，将所述目标文本嵌入向量和所述目标文本的语义特征输入所述深度神经网络模型的交叉注意力层，生成所述目标文本的融合语义信息；通过所述深度学习网络的前馈网络层，根据所述目标文本的融合语义信息和所述图像描述文本的融合语义信息确定所述原始文本嵌入向量和所述目标文本嵌入向量的融合文本嵌入向量；通过稳定扩散模型，根据所述融合文本嵌入向量对所述原始图像进行图像转换，确定目标图像。

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