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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利基于快速去噪扩散概率模型的图像特征分析与生成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：CN115908187B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202211560705.X，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权基于快速去噪扩散概率模型的图像特征分析与生成方法是由吕金虎;阚哿;王田;刘克新;高庆设计研发完成，并于2022-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于快速去噪扩散概率模型的图像特征分析与生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于快速去噪扩散概率模型的图像特征分析与生成方法，包括步骤：将图像生成数据集进行预处理，得到训练数据集；构建原始去噪扩散概率模型，其中包含分数预测器，并引入条件生成器和相应的判别器，得到快速去噪扩散概率模型；通过得分匹配方法训练分数预测器，将训练完成的分数预测器冻结，采用生成对抗的交替训练方法训练条件生成器和判别器；将训练完成的分数预测器与训练完成的条件生成器更新至快速去噪扩散概率模型，将高斯白噪声图片输入该快速去噪扩散概率模型，得到真实高质量的输出图像。该方法能够保证高质量生成能力的同时，显著提高生成采样的效率。

本发明授权基于快速去噪扩散概率模型的图像特征分析与生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于快速去噪扩散概率模型的图像特征分析与生成方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：将图像生成数据集进行预处理，得到训练数据集； S2：构建原始去噪扩散概率模型，其中包含分数预测器，并引入条件生成器和相应的判别器，得到快速去噪扩散概率模型； S3：通过得分匹配方法训练分数预测器，将训练完成的分数预测器冻结，采用生成对抗的交替训练方法训练条件生成器和判别器； S4：将训练完成的分数预测器与训练完成的条件生成器更新至快速去噪扩散概率模型，将高斯白噪声图片输入该快速去噪扩散概率模型，得到真实高质量的输出图像； 所述步骤S2，所述原始去噪扩散概率模型包括前向高斯扩散核和逆向高斯去噪核，其中所述前向高斯扩散核为用于实现图片加噪声的前向扩散过程x0…xt…xT，其中表示高斯分布，βt为预先设定的噪声尺度，时刻t＝1,…,T，扩散过程的起点x0为无噪声图片，中间状态xt为时刻t的含噪声图片，过程终点xT为高斯白噪声图片；所述逆向高斯去噪核pθxt-1|xt用于实现沿逆向的去噪生成过程xT…xt…x0，具体为 式中，σt为高斯去噪核的标准差；I为单位矩阵；fθxt,t表示去噪预测；∈θxt,t为分数预测器；μθxt,t为均值； 所述步骤S2，所述条件生成器为Gωu,fθxt,t,t,将其引入逆向的去噪生成过程，得到引入条件生成器后的逆向高斯去噪核： 式中，μθ,ωxt,t为引入条件生成器后的均值，u表示采样得到的高斯噪声。

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