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龙图腾网恭喜中国科学技术大学申请的专利文本到图像扩散模型概念擦除方法、系统、设备及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：CN119850773B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510331508.8，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权文本到图像扩散模型概念擦除方法、系统、设备及介质是由谢洪涛;张勇东;孙雨豪;于灵云设计研发完成，并于2025-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本到图像扩散模型概念擦除方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种文本到图像扩散模型概念擦除方法、系统、设备及介质，它们是相对应的方案，方案中：从概念生成概率的角度出发，整体性地降低目标概念的生成概率，真正实现对目标概念的遗忘，同时，为了避免图像中无关概念带来的影响，提出概念局部化方法，引入目标概念分割掩码，防止无关视觉信息的引入，保证了概念擦除的精准和高效；并且，还从模型本身机制出发，通过扰乱模型的自注意力响应，从模型层面进一步破坏目标概念的生成，提高了概念擦除的鲁棒性。总体而言，本发明同时从概率分布层面和模型层面考虑，真正意义上实现了鲁棒且高效的概念擦除。

本发明授权文本到图像扩散模型概念擦除方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种文本到图像扩散模型概念擦除方法，其特征在于，包括： 获取给定的文本到图像扩散模型，以及目标概念图像集合； 对所述目标概念图像集合进行加噪处理，并输入至文本到图像扩散模型；通过调整目标概念生成概率获得目标函数，以及通过生成目标概念分割掩码对相应目标概念图像进行局部化处理，结合所述目标函数构建概念局部化擦除损失函数；结合文本到图像扩散模型生成的自注意力图构建自注意力失真损失函数，以调整自注意力响应；结合所述概念局部化擦除损失函数与自注意力失真损失函数对文本到图像扩散模型进行微调训练，获得擦除目标概念的文本到图像扩散模型； 所述结合文本到图像扩散模型生成的自注意力图构建自注意力失真损失函数包括：聚合所有自注意力图，并通过奇异值分解，选出最大奇异值对应的向量；利用最大奇异值对应的向量，构建自注意力失真损失函数； 其中，所述聚合所有自注意力图，并通过奇异值分解，选出最大奇异值对应的向量包括： 将注意力图的数目记为K，对于每一自注意力图设定维度进行上采样，再进行聚合，获得聚合后的自注意力图； 通过奇异值分解，获得： ； 其中，U、V为分解得到的酉矩阵；S为对角矩阵，SVD表示奇异值分解，为的均值矩阵，选择最大奇异值对应的向量，即对角矩阵中对角线的元素为奇异值，其中最大的奇异值所在行记为Y，酉矩阵V中第Y行的行向量即为向量； 自注意力失真损失函数表示为： ； 其中，为的均值向量。

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