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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于隐空间操作和文本引导的自适应图像编辑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：CN115797503B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202211267694.6，技术领域涉及：G06T11/60；该发明授权一种基于隐空间操作和文本引导的自适应图像编辑方法是由邓成;潘思多;张兹琪;魏坤;杨旭设计研发完成，并于2022-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于隐空间操作和文本引导的自适应图像编辑方法在说明书摘要公布了：本发明提供的一种基于隐空间操作和文本引导的自适应图像编辑方法，将待编辑图像输入至训练好的自适应方向隐空间映射ADLM网络，通过对图像自适应的逐信道组操作，可以提高图像编辑的效率，此外通过利用多模态融合网络的语义一致性损失，强制对齐预估编辑图像与对应的历史图像之间的差异值，与给定的描述文本的语义变化方向，以实现精确对齐图像属性与文本提示之间的一致性关系，确保ADLM网络对待编辑图像进行逐信道组操作的精确属性解耦，同时提出基于离散空间频率的重建损失，用于保留图像的不相关部分，从而确保编辑过程与文本提示不相关的部分在编辑时不被修改，以提高输出预估编辑图像的完整性。

本发明授权一种基于隐空间操作和文本引导的自适应图像编辑方法在权利要求书中公布了：1.一种基于隐空间操作和文本引导的自适应图像编辑方法，其特征在于，包括： 步骤1，获取历史图像组成的训练样本集，并为每张历史图像增加用于描述图像属性的描述文本； 步骤2，提取每张历史图像的图像特征，并对所述图像特征进行多风格的反演编码，获得每张历史图像的隐向量； 步骤3，将所述每张历史图像的隐向量输入至已构建的自适应方向隐空间映射ADLM网络，以使ADLM网络将执行下述过程： 将所述每张历史图像的隐向量分为g个信道组；将每个信道组的隐向量隐射至W+空间，获得解耦的不同属性特征；计算每个属性特征的范数并从大到小进行排序，选择范数排序在前k个信道组对应的目标属性特征，对所述目标属性特征进行隐层操作，在隐层操作之后与每个信道组未映射之前的隐向量作残差处理，并通过监督学习的方式，输出每张历史图像的预估编辑图像； 步骤4，利用多模态融合网络，根据每张预估编辑图像与对应历史图像之间的差异值，计算给定的描述文本与差异值的语义一致性损失以及每张历史图像与预估编辑图像之间的重建损失，并按照使得所述语义一致性损失以及所述重建损失减少的方向，调整所述ADLM网络的参数以训练所述ADLM网络，直至达到训练截止条件，获得训练好的ADLM网络； 步骤5，基于所述训练好的ADLM网络，对待编辑的图像进行编辑预估，获得满足客户需求的编辑图像。

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