天津大学冀中获国家专利权
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龙图腾网获悉天津大学申请的专利基于扩散模型的多任务视觉基础模型图像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：CN119919523B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202510107656.1，技术领域涉及：G06T11/60；该发明授权基于扩散模型的多任务视觉基础模型图像生成方法是由冀中;曹威龙设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于扩散模型的多任务视觉基础模型图像生成方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理、机器学习技术领域，为提出一种提升基于扩散模型的多任务视觉基础模型图像生成质量的方法，本发明，基于扩散模型的多任务视觉基础模型图像生成方法，包括根据任务数量扩展的视觉低级语义信息学习适配器和带有反馈辅助学习机制的多任务视觉基础模型两部分，根据任务数量扩展的视觉低级语义信息学习适配器，包含一组并行的特定于不同任务的小权重卷积层模块，以及在这些特定任务的卷积层模块之后串接一个在不同任务间共享的卷积层模块；反馈辅助学习机制通过该最小化反馈损失，指导多任务视觉基础模型更好地训练以促进最终图像生成质量的提高。本发明主要应用于图像处理场合。
本发明授权基于扩散模型的多任务视觉基础模型图像生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型的多任务视觉基础模型图像生成方法，其特征是，包括根据任务数量扩展的视觉低级语义信息学习适配器和带有反馈辅助学习机制的多任务视觉基础模型两部分，其中： 根据任务数量扩展的视觉低级语义信息学习适配器，包含一组并行的用于不同任务的小权重卷积层模块，以及在这些不同任务的小权重卷积层模块之后串接一个在不同任务间共享的共享卷积模块，视觉低级语义信息学习适配器插入到多任务视觉基础模型的任务信息输入端，根据任务的数量对所述视觉低级语义信息学习适配器进行扩展； 反馈辅助学习机制是指：利用固定权重参数的感知模型从多任务视觉基础模型输入图像或者输出图像中提取出相应的条件图像，得到多任务视觉基础模型输入端或输出端的条件图像，在图像空间中计算输入端和输出端条件图像中的一致性信息得到一种反馈损失，通过最小化该反馈损失，指导多任务视觉基础模型训练；在反馈辅助学习机制中输出端的输出图像均是通过一步去噪策略得到。
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