北京生数科技有限公司请求不公布姓名获国家专利权
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龙图腾网获悉北京生数科技有限公司申请的专利视觉数据生成方法、多模态模型训练方法、装置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：CN119312796B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202411619665.0，技术领域涉及：G06F40/211；该发明授权视觉数据生成方法、多模态模型训练方法、装置及介质是由请求不公布姓名设计研发完成，并于2024-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本视觉数据生成方法、多模态模型训练方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本申请提供的一种视觉数据生成方法、多模态模型训练方法、装置及介质，通过获得待生成视觉数据的描述信息；所述描述信息对应有风格触发词，以及风格触发词对应的图像区域内容信息；基于所述描述信息以及预先训练的多模态模型，获得输出视觉数据，使得所述输出视觉数据中至少两个区域的图像风格存在差异，有效提升图像生成的精确性和艺术性，并能够根据用户的需求生成多风格融合的图像，满足了用户对多种风格融合图像生成的需求。
本发明授权视觉数据生成方法、多模态模型训练方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种视觉数据生成方法，其特征在于，包括： 获得待生成视觉数据的描述信息；其中，所述描述信息基于自然语言处理生成结构化的描述信息，所述描述信息包括风格触发词，以及风格触发词对应的图像区域内容信息； 基于所述描述信息以及预先训练的多模态模型，对所述图像区域内容信息指示的不同区域分别应用对应的风格触发词，获得输出视觉数据； 所述输出视觉数据中至少两个区域的图像风格存在差异； 所述多模态模型的训练方法包括： 获得用于图像生成的初始模型； 获得图像数据集，包括多种风格的图像数据； 对图像数据集进行结构化标注，包括标注所述图像的图像区域内容信息以及图像风格的风格触发词； 基于结构化标注的数据对所述初始模型进行训练，得到训练后的多模态模型。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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