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龙图腾网获悉宁波大学科学技术学院申请的专利基于条件扩散模型的鲁棒图像水印方法、系统及终端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：CN119205478B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202411363945.X，技术领域涉及：G06T1/00；该发明授权基于条件扩散模型的鲁棒图像水印方法、系统及终端是由骆挺;胡人之;何周燕;宋洋设计研发完成，并于2024-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于条件扩散模型的鲁棒图像水印方法、系统及终端在说明书摘要公布了：本申请涉及基于条件扩散模型的鲁棒图像水印方法、系统及终端，涉及鲁棒图像水印技术的领域，包括：根据训练步信息循环执行训练步骤，训练步骤包括：获取训练原始图像信息和训练水印信息；根据训练原始图像信息确定训练条件噪声图像信息；将训练条件噪声图像信息、训练原始图像信息和训练水印信息作为输入控制训练编码器生成编码图像信息；将编码图像信息作为输入控制攻击层生成攻击图像信息；将攻击图像信息作为输入控制训练解码器生成训练解码水印信息；根据训练原始图像信息、编码图像信息、训练水印信息和训练解码水印信息计算损失函数信息，并根据梯度下降方法更新编码器参数信息和解码器参数信息。本申请具有提高水印性能的效果。

本发明授权基于条件扩散模型的鲁棒图像水印方法、系统及终端在权利要求书中公布了：1.基于条件扩散模型的鲁棒图像水印方法，其特征在于，包括： 根据预设的训练步信息循环执行预设的训练步骤，所述训练步骤包括：获取训练原始图像信息和训练水印信息； 根据训练原始图像信息进行分析确定训练条件噪声图像信息； 将训练条件噪声图像信息、训练原始图像信息和训练水印信息作为输入控制预设的训练编码器生成编码图像信息； 将编码图像信息作为输入控制预设的攻击层生成攻击图像信息； 将攻击图像信息作为输入控制预设的训练解码器生成训练解码水印信息； 根据训练原始图像信息、编码图像信息、训练水印信息和训练解码水印信息计算损失函数信息，并根据预设的梯度下降方法更新训练编码器的编码器参数信息和训练解码器的解码器参数信息； 将训练条件噪声图像信息、训练原始图像信息和训练水印信息作为输入控制预设的训练编码器生成编码图像信息的步骤包括： 根据训练条件噪声图像信息和训练原始图像信息进行分析确定原始特征信息； 对原始特征信息进行多尺度特征提取和下采样生成特征图信息； 对训练水印信息进行预处理生成水印特征信息； 将特征图信息和水印特征信息进行融合生成编码图像信息； 将特征图信息和水印特征信息进行融合生成编码图像信息的步骤包括： 根据特征图信息、水印特征信息和当前时间步信息进行融合分析确定含水印图像特征信息； 对含水印图像特征信息进行标准化和自注意力计算生成自注意力特征信息； 根据自注意力特征信息和当前时间步信息进行融合分析确定增强特征信息； 根据增强特征信息、水印特征信息和特征图信息进行融合分析和上采样生成编码图像信息。

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