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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种强化学习优化的基于扩散模型的图像融合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：CN120013778B 。

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：202510212614.4，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种强化学习优化的基于扩散模型的图像融合方法是由刘琴;王菲;陈浩设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种强化学习优化的基于扩散模型的图像融合方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种强化学习优化的基于扩散模型的图像融合方法，涉及人工智能强化学习领域。方法包括：处理背景图像和待融入的主体图像，对图像进行预处理并规范智能体的动作空间；获取智能体根据当前状态空间采取的动作；根据动作和预处理过后的图像获取二进制掩码；对中间图像进行处理，获取最终融合的引导提示词；利用图像评估函数评估融合后的图像，获取评估分数；对评估分数进行映射，以便智能体进行更好地学习；最终得到训练好的智能体，从而进行图像融合。本发明以解决在基于扩散模型的图像融合过程中融合位置选择的质量和成本问题，能实际应用于实际图像生成领域，能够满足更多用户的多样化图像需求，带来更丰富便捷高效的图像合成体验。

本发明授权一种强化学习优化的基于扩散模型的图像融合方法在权利要求书中公布了：1.一种强化学习优化的基于扩散模型的图像融合方法，其特征在于，包括以下几个步骤： 步骤1、处理背景图像和待融入的主体图像；获取主体图像的宽高比，对背景图像和待融入的主体图像进行预处理，根据预处理后的背景图像和主体图像获取智能体的动作空间； 步骤2、提取智能体的动作；智能体在步骤1的动作空间进行选择，获得动作action＝x,y,w,h，其中x表示选择的横坐标位置，y表示选择的纵坐标位置，w表示选择区域的宽度，h表示选择区域的高度； 步骤3、获取二进制掩码；根据智能体的动作获取背景图像融合位置的二进制掩码图像； 步骤4、提取融合的中间图像；将步骤1的背景图像及待融入的主体图像、步骤3的二进制掩码图像，输入基于扩散模型的免训练跨域图像融合方法，简称TF-ICON中，获取融合的中间图像； 步骤5、获取最终融合的引导提示词；使用图文多模态网络BLIP模型对步骤4的中间图像进行解析，获取对该图像的描述，将图像和图像提示词输入基于Transformer变压器的生成式大模型中，对图像描述词进行进一步扩展、加权，得到引导图像生成的提示词； 步骤6、利用图像评估函数评估融合后的图像；将步骤5的提示词输入TF-ICON算法中作为条件参数，引导图像合成，获取融合后的图像，利用图像评估方法LPIPS对图像进行评估，获取评估分数； 步骤7、对评估分数进行映射；对步骤6得到的分数进行处理，获取当前选择的图像区域特征以及位置信息，反馈智能体，转入步骤2中继续训练，直到强化学习智能体收敛，并将获取收敛后的强化学习模型转入步骤8； 步骤8、利用强化学习机制得到的训练好的智能体，根据背景图像和主体图像获取图像融合区域，并指导最终融合。

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