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龙图腾网获悉南方科技大学申请的专利基于扩散模型的图像反演方法、装置、终端及存储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：CN119672140B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202411560234.1，技术领域涉及：G06T11/10；该发明授权基于扩散模型的图像反演方法、装置、终端及存储介质是由何志海;刘思怡;陈玮铭;刘启凡;唐雨顺;欧阳健设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于扩散模型的图像反演方法、装置、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于扩散模型的图像反演方法、装置、终端及存储介质，所述方法通过将初始图像输入编码器中，确定初始图像对应的初始潜在向量；获取文本提示，采用扩散反演模型基于文本提示对初始潜在向量进行反演和去噪，确定目标潜在向量，其中，扩散反演模型通过采用潜在偏差向量对去噪扩散隐式模型反演和去噪过程中的噪声建模实现，去噪扩散隐式模型基于UNet模型实现；采用解码器对目标潜在向量进行解码，确定目标图像。本发明通过潜在偏差向量建模了相邻两步潜在向量的偏差，能够在不引入额外参数的同时获得较优的初始噪声，有效地解决了现有的基于扩散模型的反演方法都无法在实现较低的计算开销的同时保证图像的高质量、高准确度重建的问题。

本发明授权基于扩散模型的图像反演方法、装置、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型的图像反演方法，其特征在于，所述方法包括： 将初始图像输入编码器中，确定所述初始图像对应的初始潜在向量； 获取文本提示，采用扩散反演模型基于所述文本提示对所述初始潜在向量进行反演和去噪，确定目标潜在向量，其中，所述扩散反演模型通过采用潜在偏差向量对去噪扩散隐式模型反演和去噪过程中的噪声进行建模实现，所述去噪扩散隐式模型基于UNet模型实现； 采用解码器对所述目标潜在向量进行解码，确定目标图像； 所述采用扩散反演模型基于所述文本提示对所述初始潜在向量进行反演和去噪，确定目标潜在向量，包括： 构建所述扩散反演模型对应的第一优化函数或第二优化函数； 当构建所述第一优化函数时，采用所述扩散反演模型根据所述文本提示和所述第一优化函数对所述初始潜在向量进行反演和去噪，以优化所述潜在偏差向量； 当所述潜在偏差向量为最优时，确定所述扩散反演模型输出的潜在向量为所述目标潜在向量； 所述第一优化函数包括： ， 其中，是时间步，是反演过程中的所述潜在偏差向量，是去噪过程中的所述潜在偏差向量，，，，是由所述扩散反演模型中第个时间步预定义的参数，是由所述扩散反演模型中第个时间步预定义的参数，是文本提示，是预训练的所述UNet模型，是对所述初始潜在向量反演t时间步后的潜在向量。

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