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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利基于大语言模型的图像生成方法、视觉大模型的训练方法、装置及智能体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：CN119516044B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411749772.5，技术领域涉及：G06T11/60；该发明授权基于大语言模型的图像生成方法、视觉大模型的训练方法、装置及智能体是由杨虎;杨志贤;杜豪;李国豪;钱璟;王展鹏;李伟;徐薛;刘家辰;肖欣延设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型的图像生成方法、视觉大模型的训练方法、装置及智能体在说明书摘要公布了：本公开提供了基于大语言模型的图像生成方法、视觉大模型的训练方法、装置及智能体，涉及人工智能技术领域，尤其涉及计算机视觉、深度学习、大模型等技术领域。该基于大语言模型的图像生成方法包括：获取需求文本；利用大语言模型处理需求文本，得到目标需求文本特征，目标需求文本特征包括图像字特征与属性提示特征，图像字特征表征生成的目标图像中需要展示的图像字，属性提示特征与图像字的图像属性相关；利用视觉大模型处理目标需求文本特征，得到目标图像，目标图像包括基于图像属性展示的图像字区域，图像字区域表征需求文本中的图像字。

本发明授权基于大语言模型的图像生成方法、视觉大模型的训练方法、装置及智能体在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的图像生成方法，包括： 获取需求文本； 利用大语言模型处理所述需求文本，得到目标需求文本特征，所述目标需求文本特征包括图像字特征与属性提示特征，所述图像字特征表征生成的目标图像中需要展示的图像字，所述属性提示特征与所述图像字的图像属性相关； 利用视觉大模型处理所述目标需求文本特征，得到所述目标图像，所述目标图像包括基于所述图像属性展示的图像字区域，所述图像字区域表征所述需求文本中的图像字，所述视觉大模型包括级联的N个图像降噪网络，所述图像降噪网络基于如下操作确定目标图像： 基于预设噪声信息对第n-1级中间文本融合特征和噪声特征进行空间域调制处理，得到与预设空间域相对应的第n空间域文本特征和第n空间域图像特征，N≥n＞1，N和n为整数； 基于注意力机制融合所述第n空间域文本特征和所述第n空间域图像特征，得到第n空间域文本融合特征和第n空间域图像融合特征； 基于预设的噪声信息对所述第n空间域文本融合特征和所述第n空间域图像融合特征进行空间域调制，得到第n个图像降噪网络输出的第n级中间文本融合特征和第n级中间图像融合特征； 在N=n的情况下，基于第N级中间图像融合特征确定所述目标图像。

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