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龙图腾网获悉北京大学深圳研究生院申请的专利文本到图像生成模型的控制方法、设备和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：CN121328775B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511872540.3，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权文本到图像生成模型的控制方法、设备和存储介质是由张健;蒋旭;陈斌;李戈辉;段宇乐设计研发完成，并于2025-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本到图像生成模型的控制方法、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种文本到图像生成模型的控制方法、设备和存储介质，涉及图像生成技术领域，所述方法包括：根据模型内在知识自主提出文本提示词，匹配其对应图像生成质量阈值与推理成本预期，整合生成任务约束参数；依据提示词及约束参数筛选场景化目标概念维度，交叉组合并赋予场景属性值实例化，得到测试提示词与任务探索决策；完成测试提示词简单子任务获图像结果，评估对齐程度并学习，提炼适配知识；结合决策、适配知识及工具性能与任务历史筛选目标工具，最终通过该工具完成用户输入提示词的图像生成并输出目标图像。本申请通过提示词驱动约束适配与工具筛选的图像生成流程，解决了图像生成效率低下的技术问题，提升了生成任务的执行效率。

本发明授权文本到图像生成模型的控制方法、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种文本到图像生成模型的控制方法，其特征在于，所述方法包括： 基于模型内在知识提出的文本提示词，按照预设指标匹配所述文本提示词对应的图像生成质量阈值和推理成本预期，整合生成任务约束参数； 提取所述文本提示词的核心语义特征，结合所述任务约束参数中的质量要求和成本要求，确定所述文本提示词对应的场景类型，整合组成解析结果； 基于概念维度库中不同场景与概念维度的关联规则，筛选出与所述解析结果相适配的初始概念维度； 按照所述任务约束参数对所述初始概念维度进行去冗余与优先级排序，剔除与任务约束不匹配的维度并保留基础且正交的核心维度，得到目标概念维度； 多维度交叉组合所述目标概念维度，对得到的组合赋予具体的场景化属性值并实例化，得到测试提示词和任务探索决策； 按照预设的子任务执行规则，依次完成所述测试提示词对应的简单子任务，并记录各简单子任务的工具调用信息与执行耗时，得到图像结果及其对应的执行过程数据； 通过预设的评估算法计算所述测试提示词与对应图像结果在内容语义、特征属性、场景匹配度的多维度对齐得分，并统计各所述测试提示词对应简单子任务的单次生成达标概率，生成综合评估结果； 根据探索空间剪枝策略，判断当前文本到图像工具是否已稳定掌握所述测试提示词对应的全部简单子任务，并基于所述综合评估结果中各维度的对齐得分与达标概率开展针对性学习，提炼出工具能力与子任务需求间的适配知识； 基于所述任务探索决策、所述适配知识，结合文本到图像工具性能特征与当前任务执行历史，从文本到图像工具可行集中筛选出目标文本到图像工具； 通过所述目标文本到图像工具完成用户输入的文本提示词对应的图像生成，输出目标图像。

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