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龙图腾网获悉四川启睿克科技有限公司;四川长虹电子控股集团有限公司申请的专利一种基于扩散模型的图像生成方法与装置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：CN117291232B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202311292186.8，技术领域涉及：G06N3/0455；该发明授权一种基于扩散模型的图像生成方法与装置是由文艺;刘东博设计研发完成，并于2023-10-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于扩散模型的图像生成方法与装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于扩散模型的图像生成方法与装置，构建了包含细节保持的条件向量生成模块、基于注意力的扩散模型和二次蒸馏迭代框架，加快了扩散模型的运行速度，同时将对生成图像质量的影响减到最低，在降低模型运行损耗和提升图像质量之间达到了更好的平衡，将条件注意力机制引入扩散模型，利用自注意力机制的多模态适应性，对条件向量进行编码、并同时增强对图像细节的捕捉；可以作为图像生成领域通用的算法框架。

本发明授权一种基于扩散模型的图像生成方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型的图像生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，结合文本编码构建并训练教师模型： 构建自注意力编码模块获取条件向量； 结合自注意力编码模块，构建基于Transformer的教师扩散模型； 采用隐式条件引导方式训练教师模型； 步骤2，对教师模型进行二次蒸馏： 参考教师模型，构建参数量更小的学生模型； 一次蒸馏训练，将训练完成的学生模型作为新的教师模型； 构建新的学生模型，进行二次蒸馏训练； 步骤3，利用最终模型实现图像生成： 输入文本条件，得到生成图像； 步骤1中，构建自注意力编码模块获取条件向量包括：输入文本描述，即关于目标生成图像的信息，经过运算，输出一维条件向量，作为迭代过程中的引导标签；基于自注意力的条件生成模块，采用文本编码和注意力计算单元，学习文本条件中的语义信息，并在输出向量中集成； 步骤1中，采用隐式条件引导方式训练教师模型包括：输入带噪声的图像，教师模型用于估计应当去除的噪声，以迭代的方式在输入图像中减去；训练步骤包括参数初始化、预训练和目标域数据微调三个阶段，模型训练方式至少包括扩散模型常用的训练方式，包括显式条件引导和隐式条件引导； 显式条件引导训练时，模型预测的噪声分布如下式： ； 隐式条件引导训练时，模型预测的噪声分布如下式： ； 其中，为有条件标签，表示无条件，为scale系数，用于调节条件的影响权重； 模型的损失函数为： ； 其中，为真实采样噪声，为模型估测噪声，表示迭代步数； 步骤2中，一次蒸馏训练包括：利用教师模型的参数对学生模型进行初始化，将教师模型的学习经验传递给学生模型；学生模型的迭代步长应当等于教师模型的一半，即学生模型一次迭代后的损失函数计算，应当来源于教师模型两次迭代后的估计结果； 教师模型经过和两个时刻的迭代，得到的输出计作，此时学生模型进行一次迭代，其输出计为，则学生模型的损失函数需要添加两者的均方误差： ； 步骤2中，二次蒸馏训练包括：重复第一次蒸馏的过程，再次将迭代步长缩短，同时保证教师模型的噪声估计不受影响；将训练完成的学生模型作为新的教师模型，再次构建一个学生模型，的参数继承自，采取和一次蒸馏相同的训练方式，将迭代次数减少一半； 将训练好的第二个学生模型作为最终模型。

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