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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于扩散模型的人像抠图数据集构建方法、系统和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：CN119379825B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411423901.1，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权基于扩散模型的人像抠图数据集构建方法、系统和设备是由陈昊;范承祥;谢康扬;柯力;黄龙涛;薛晖;沈春华设计研发完成，并于2024-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于扩散模型的人像抠图数据集构建方法、系统和设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于扩散模型的人像抠图数据集构建方法，相比于现有的数据集构建方法而言，面向人像抠图数据，适用于解决人像抠图数据生成的可行性问题；该方法基于提示语构造策略及多种协同生成扩散模型，同时辅以抠图标注优化层和数据筛选模块提升人像抠图数据集构建效率，用于自动化构建大规模数据集，并对异常的人像抠图数据进行过滤；基于数据增强模块，丰富了人像抠图数据的多样性，并且更加贴近于真实场景，提高模型在人像抠图任务上的泛化性，有效缓解真实人像抠图数据集规模不足的问题，提升人像抠图数据集构建效率。本发明还提供了基于扩散模型的人像抠图数据集构建系统和设备，用于构建大规模高精度的人像抠图数据集。

本发明授权基于扩散模型的人像抠图数据集构建方法、系统和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型的人像抠图数据集构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：构建基于提示语模板与属性列表的提示语构造模块，对预先定义的提示语模板进行随机截取，并使用预先定义的属性列表对截取后的提示语模板进行随机填充，得到提示语集合； 步骤2：构建人像抠图的协同生成模块，基于提示语集合和人像数据通过协同生成模块生成包含人像图片和抠图标注的人像抠图数据，并对人像抠图数据进行文本分割、膨胀及腐蚀操作，得到优化后的人像数据，其中所述的协同生成模块包含基于文生图的人像抠图协同生成扩散模型层、基于图生图的人像抠图协同生成扩散模型层及基于文本引导分割及膨胀腐蚀的抠图标注优化层，具体包括以下步骤： 1将提示语集合输入至所述基于文生图的人像抠图协同生成扩散模型层得到包含人像图片及抠图标注的第一原始人像数据； 2将开源数据集中的人像数据输入至所述基于图生图的人像抠图协同生成扩散模型层得到包含人像图片及抠图标注的第二原始人像数据； 3将所述第一原始人像数据和所述第二原始人像数据输入至所述基于文本引导分割及膨胀腐蚀的抠图标注优化层，将原始人像数据和中的原始人像图片与分割提示语输入至基于文本引导的分割模型得到分割掩膜；然后对分割掩膜进行膨胀操作，得到膨胀掩膜，将原始人像数据和中的抠图标注中掩膜背景区域对应像素位置设置为0，得到背景优化后的抠图标注；然后对分割掩膜进行腐蚀操作，得到腐蚀掩膜，将背景优化后的抠图标注中掩膜前景区域对应像素位置设置为1，得到前景优化后的抠图标注，将原始人像数据和中的人像图片及优化后的抠图标注作为最终的数据对，得到优化后的人像数据； 步骤3：构建数据筛选模块，在数据筛选模块中对优化后的人像数据与异常筛选提示语集合进行图像文本相似度计算，并筛选低于设定阈值的人像数据，得到筛选后的人像数据； 步骤4：构建数据增强模块，将筛选后的人像数据输入随机数据增强器，随机数据增强器会随机选择预先定义的数据增强方式，得到增强后的人像数据。

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