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龙图腾网恭喜湘江实验室申请的专利基于强化学习和扩散模型的图像生成方法、装置及设备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：CN119478108B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202510059322.1，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权基于强化学习和扩散模型的图像生成方法、装置及设备是由陈晓红;刘子涵;刘利枚;彭晗设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习和扩散模型的图像生成方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域和图像技术领域，公开了基于强化学习和扩散模型的图像生成方法、装置及设备，方法包括：获取预设文本描述信息、预设输入图像和预设输入图像的边缘信息；对预设文本描述信息进行特征提取，得到第一文本嵌入向量，对预设输入图像进行特征提取，得到图像嵌入向量，对预设输入图像的边缘信息进行特征提取，得到边缘信息嵌入向量；根据第一文本嵌入向量和图像嵌入向量，确定第二文本嵌入向量；通过扩散模型对第二文本嵌入向量进行处理，得到初始图像，根据初始图像和边缘信息嵌入向量，确定生成图像；获取训练后的扩散模型输出的当前目标图像。本发明有利于提高扩散模型生成的当前目标图像的可靠性。

本发明授权基于强化学习和扩散模型的图像生成方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习和扩散模型的图像生成方法，其特征在于，包括：获取预设文本描述信息、预设输入图像和所述预设输入图像的边缘信息；对所述预设文本描述信息进行特征提取，得到第一文本嵌入向量，对所述预设输入图像进行特征提取，得到图像嵌入向量，对所述预设输入图像的边缘信息进行特征提取，得到边缘信息嵌入向量；根据所述第一文本嵌入向量和所述图像嵌入向量，获取动态词，基于所述动态词和预定义的确定方式，确定第二文本嵌入向量；通过扩散模型对所述第二文本嵌入向量进行处理，得到初始图像，根据所述初始图像和所述边缘信息嵌入向量，确定生成图像；以最小化所述生成图像与预设目标图像之间的损失值和最大化强化学习中的奖励值为目标，获取训练后的所述扩散模型；获取当前文本描述信息、当前输入图像和所述当前输入图像的边缘信息，将当前文本描述信息、当前输入图像和所述当前输入图像的边缘信息输入训练后的所述扩散模型，获取训练后的所述扩散模型输出的当前目标图像；所述根据所述第一文本嵌入向量和所述图像嵌入向量，获取动态词，基于所述动态词和预定义的确定方式，确定第二文本嵌入向量，包括：将所述第一文本嵌入向量和所述图像嵌入向量输入预设的自适应神经模糊推理系统中，获取所述自适应神经模糊推理系统输出的动态词，在所述预设文本描述信息中加入所述动态词，得到修改后的所述预设文本描述信息；通过CLIP模型的文本编码器，对修改后的所述预设文本描述信息进行特征提取，得到修改后的所述预设文本描述信息对应的嵌入向量，选取修改后的所述预设文本描述信息对应的嵌入向量作为第二文本嵌入向量。

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湘江实验室，其通讯地址为：410000 湖南省长沙市高新区尖山路217号北斗产业园1栋；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”。