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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利文本生成图像模型训练方法、系统以及文本生成图像方法、系统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：CN117058673B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202310738750.8，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权文本生成图像模型训练方法、系统以及文本生成图像方法、系统是由郎丛妍;薛志杭;王振学;李浥东设计研发完成，并于2023-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本生成图像模型训练方法、系统以及文本生成图像方法、系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种文本生成图像模型训练方法、系统以及文本生成图像方法、系统，属于计算机视觉及人工智能技术领域，将文本描述输入到预训练的文本编码器中，提取得到全局句子特征和单词特征矩阵，随机采样的噪音特征与句子特征连接，输入生成网络，在第一个生成模块中提取低尺度视觉文本特征。图像特征与视觉文本特征跨尺度通道激活模块得到加强的图像特征，按次序分别传入生成器中，得到生成图像。本发明基于跨尺度通道激活模块的生成网络将含有丰富全局语义信息的低尺度视觉文本特征与图像特征融合，避免最终图像生成质量过度依赖于初始图像的生成结果；通过对困难样本添加惩罚性权重，使判别网络关注于对困难样本的学习，实现对困难样本的挖掘。

本发明授权文本生成图像模型训练方法、系统以及文本生成图像方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种文本生成图像模型训练方法，其特征在于，包括： 获取训练数据；所述训练数据包括多组数据，每一组数据均包括文本描述信息和自然图像的匹配对，以及标注所述自然图像中与所述文本描述信息匹配的标签； 利用获取的训练数据训练网络模型，得到训练好的文本生成图像模型； 其中，所述网络模型包括文本编码器、图像编码器、生成网络以及自适应判别网络；所述文本编码器用于提取所述文本描述信息的全局句子特征和单词特征矩阵；所述图像编码器用于提取所述自然图像的图像全局特征，以及提取所述生成网络生成的生成图像的图像全局特征；所述生成网络用于基于全局句子特征和单词特征矩阵得到图像特征，并基于图像特征得到所述生成图像以及融合图像特征获取所述生成图像；所述自适应判别网络用于基于自然图像的图像全局特征和生成图像的图像全局特征，判别生成图像的真伪以及生成图像的内容与文本描述是否一致； 其中，生成网络中包括跨尺度通道激活模块利用全局句子特征中视觉文本特征的全局信息对图像特征进行增强，得到表征能力更强的融合图像特征； 其中，所述生成网络包括多个级联的图像特征生成器，每一个图像特征生成器连接有一个图像生成器；第一个图像特征生成器用于提取全局句子特征中的低尺度视觉文本特征并生成第一图像特征，第一个图像生成器用于基于第一图像特征生成第一生成图像；之后的每一个图像特征生成器用于基于前一个图像特征生成器生成的图像特征和单词特征矩阵生成高尺度图像特征，且与各自对应的图像生成器之间连接有所述跨尺度通道激活模块，跨尺度通道激活模块将各自对应的图像特征生成器生成的高尺度图像特征和低尺度视觉文本特征进行融合，得到所述融合图像特征。

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