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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种文本驱动的多概念个性化图像编辑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：CN118196238B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202410370133.1，技术领域涉及：G06T11/60；该发明授权一种文本驱动的多概念个性化图像编辑方法是由吴子朝;徐亮东;杨萍;章国道;顾晓玲设计研发完成，并于2024-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种文本驱动的多概念个性化图像编辑方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种文本驱动的多概念个性化图像编辑方法，该方法首先训练包含个性化目标的概念模型，得到对应的文本嵌入向量。其次使用文本嵌入向量，修改源输入文本，得到修改后的文本。然后使用稳定扩散模型加载训练的包含个性化目标的概念模型参数得到扩散模型，将源输入文本和修改后的文本分别输入到文本编码器中得到文本嵌入，将文本嵌入输入扩散模型中引导去噪过程，并在去噪过程中进行替换注意力图和噪声的操作。最后重复迭代N次，得到目标图像，在进行解码得到真实目标图像，完成图像编辑。本发明实现用户通过文本输入实现多目标个性化编辑的需求，扩展AIGC领域图像编辑的应用范围。

本发明授权一种文本驱动的多概念个性化图像编辑方法在权利要求书中公布了：1.一种文本驱动的多概念个性化图像编辑方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、训练包含个性化目标的概念模型，得到对应的文本嵌入向量new1，new2引导图像编辑，具体包括以下步骤： 步骤1.1、收集多张包含同一目标的图像作为训练集，将多个目标的训练集路径统一写到的.JSON文件中； 步骤1.2、选择文本嵌入[new1]，[new2]指代步骤1.1中的不同目标； 步骤1.3、将.JSON文件和[new1]，[new2]文本嵌入作为输入条件，输入到多概念生成模型中进行训练，得到包含个性化目标的概念模型以及文本嵌入向量new1，new2； 步骤2、使用文本嵌入向量new1和new2，修改源输入文本P源，得到修改后的文本P目标，具体包括以下步骤： 步骤2.1、确定源输入文本P源，源输入文本P源包含个性化目标的基类； 步骤2.2、对于源输入文本P源，使用文本嵌入向量new1，new2分别指代源输入文本P源中的对应目标，在保持源输入文本P源其他嵌入不变的情况下，得到包含基类嵌入的修改后的文本P目标； 步骤3、使用稳定扩散模型加载训练的包含个性化目标的概念模型参数得到扩散模型，将源输入文本P源和修改后的文本P目标分别输入到文本编码器中得到文本嵌入，将文本嵌入输入扩散模型中引导去噪过程，并在去噪过程中进行替换注意力图和噪声的操作； 所述进行替换注意力图和噪声的操作具体包括以下步骤： 步骤3.1、将源输入文本P源和修改后的文本P目标同时输入到扩散模型中的U-net网络模型中，分别进行推理； 步骤3.2、在U-net的逐步去噪过程中，同一时刻同时产生两个结果；将源输入文本P源去噪过程中的交叉注意力图和自注意力图结果复制到修改后的文本P目标的对应位置，得到两个去除部分噪声的噪声图像； 步骤3.3、保持源输入文本P源中个性化目标的基类的交叉注意力图目标区域不变，将其余部分区域的噪声替换到修改后的文本P目标的噪声图像的对应区域； 步骤4、重复步骤3的操作，迭代N次，得到目标图像； 步骤5、对目标图像进行解码得到真实目标图像，完成图像编辑。

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