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龙图腾网获悉杭州杰竞科技有限公司申请的专利一种基于AI的图片生成与优化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：CN120599074B 。

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：202510978520.8，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种基于AI的图片生成与优化方法是由任满意;柏壑;陈玮设计研发完成，并于2025-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI的图片生成与优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AI的图片生成与优化方法，涉及智能图像生成技术领域；对需求文档进行文字识别和语义解析得到关键短语并代入全连接层网络得到短语向量表示后，再代入长短期记忆网络得到目标关系提示；将目标关系提示代入预设模型得到初始图像；将目标关系提示分别代入水平LSTM网络和垂直LSTM网络得到水平相关条件和垂直相关条件，将需求文档代入CLIP模型得到全局相关条件；根据水平相关条件、垂直相关条件和全局相关条件对初始图像进行增强处理得到目标需求图像。提取关键短语，并通过LSTM网络将文本中隐含的逻辑关系转化为可计算的结构化信息，结合全局相关条件确保图像整体风格、内容与需求一致，提高了系统的运行效率。

本发明授权一种基于AI的图片生成与优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AI的图片生成与优化方法，其特征在于，所述方法包括: 获取需求文档，对所述需求文档进行文字识别和语义解析得到关键短语，将所述关键短语代入全连接层网络得到短语向量表示；所述关键短语包括主题短语、对象短语和关系短语；所述短语向量表示包括主题表示、对象表示和关系表示； 将所述短语向量表示代入长短期记忆网络得到目标关系提示； 将所述目标关系提示代入预设模型得到初始图像； 将所述目标关系提示分别代入水平LSTM网络和垂直LSTM网络得到水平相关条件和垂直相关条件，将所述需求文档代入CLIP模型得到全局相关条件； 根据所述水平相关条件、所述垂直相关条件和所述全局相关条件对所述初始图像进行增强处理得到目标需求图像; 将所述目标关系提示代入预设模型得到初始图像包括： 初始化高斯噪声，将所述高斯噪声代入全连接层进行维度调整得到目标高斯噪声； 对所述目标高斯噪声和所述目标关系提示进行特征拼接得到初始融合特征； 将所述初始融合特征代入图像生成模块得到第一图像； 对所述第一图像进行全局最大池化和全局平均池化得到全局最大特征和全局平均特征； 对所述全局最大特征和所述全局平均特征沿通道维度拼接得到全局融合特征； 对所述全局融合特征进行1×1卷积操作得到初始图像; 根据所述水平相关条件、所述垂直相关条件和所述全局相关条件对所述初始图像进行增强处理得到目标需求图像包括： 根据所述水平相关条件和所述垂直相关条件对所述初始图像进行单词级放射变化得到第一放射变化图； 所述全局相关条件对所述第一放射变化图进行全局放射变化得到第二放射变化图； 对所述初始图像和所述第二放射变化图进行融合得到初始融合变化图； 通过判别器验证所述初始融合变化图与所述水平相关条件、所述垂直相关条件和所述全局相关条件的匹配度，若所述匹配度大于预设阈值则将所述初始融合变化图记为目标需求图像。

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