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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利文生图中消除不良信息的图像生成方法、装置和介质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：CN119338948B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202411353186.9，技术领域涉及：G06T11/60；该发明授权文生图中消除不良信息的图像生成方法、装置和介质是由徐文渊;陈艳姣;闫琛;李鑫锋;袁凌志;邓江毅设计研发完成，并于2024-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本文生图中消除不良信息的图像生成方法、装置和介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种文生图中消除不良信息的图像生成方法、装置、设备及介质，包括：获取包含不良图片、对所述不良图片厚马赛克处理后的图片、正常图片的图像三元组的数据集；构建包含自注意力层的SD模型，利用图像三元组的数据集训练SD模型，编码器将图像三元组转化为隐向量三元组，通过DDPM噪声调度器循环向隐向量三元组中添加噪声，自注意力层对充满噪声的隐向量三元组进行去噪，根据自注意力层的输出结果计算总损失函数；将文本信息输入到训练好的SD模型生成消除不良信息的图像，以解决外部防御措施面临欠泛化问题，内部防御措施在处理看似不相关但具有性暗示的词汇时遇到困难，词汇难以枚举的问题。

本发明授权文生图中消除不良信息的图像生成方法、装置和介质在权利要求书中公布了：1.一种文生图中消除不良信息的图像生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取包含不良图片、对所述不良图片厚马赛克处理后的图片、正常图片的图像三元组的数据集； 构建包含自注意力层的StableDiffusion模型，利用所述图像三元组的数据集训练所述StableDiffusion模型，其中，所述StableDiffusion模型的编码器将所述图像三元组转化为隐向量三元组，通过DenoisingDiffusionProbabilisticModels噪声调度器循环向所述隐向量三元组中添加噪声，其中，所述DenoisingDiffusionProbabilisticModels噪声调度器向不良隐向量和马赛克处理后的不良隐向量添加了相同的噪声，得到充满噪声的隐向量三元组，在空白文本信息的输入下，所述自注意力层对所述充满噪声的隐向量三元组进行去噪，得到去噪后的隐向量，根据所述自注意力层的输出结果计算总损失函数，并进行反向传播执行优化操作得到训练好的StableDiffusion模型； 将文本信息输入到训练好的StableDiffusion模型生成消除不良信息的图像。

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