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龙图腾网恭喜浙江深服人工智能科技有限公司申请的专利模型训练方法、服装版型图像生成方法、设备及可读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：CN119850782B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202510329430.6，技术领域涉及：G06T11/40；该发明授权模型训练方法、服装版型图像生成方法、设备及可读介质是由请求不公布姓名;请求不公布姓名设计研发完成，并于2025-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、服装版型图像生成方法、设备及可读介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种模型训练方法、服装版型图像生成方法、设备及可读介质，获取类型包括文本数据和或图像数据的训练数据并对训练数据进行编码获得训练条件编码向量；根据服装版型的初始数据以及预设的服装版型编码规则，确定原始token序列及token位置编码；根据各原始token序列和预设时间步造得到含噪token序列；将各训练条件编码向量、token位置编码、预设时间步以及各含噪token序列输入至初始的服装版型预测模型，获得初始的服装版型预测模型针对各训练条件编码向量输出的降噪token序列；降噪token序列可用于生成与训练数据相对应的服装版型图像；对初始的服装版型预测模型进行调参，直至获得收敛且拟合的服装版型预测模型。

本发明授权模型训练方法、服装版型图像生成方法、设备及可读介质在权利要求书中公布了：1.一种服装版型预测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练数据，并对所述训练数据进行编码，获得训练条件编码向量；其中，所述训练数据的类型包括文本数据和或图像数据；根据服装版型的初始数据以及预设的服装版型编码规则，确定原始token序列及token位置编码；根据各所述原始token序列和预设时间步，构造得到含噪token序列；将各所述训练条件编码向量、所述token位置编码、所述预设时间步以及各所述含噪token序列，输入至初始的服装版型预测模型，获得所述初始的服装版型预测模型针对各所述训练条件编码向量输出的降噪token序列；其中，所述服装版型预测模型为基于Transformer子模块的扩散模型，所述降噪token序列可用于生成与所述训练数据相对应的服装版型图像；根据各所述含噪token序列、各所述训练条件编码向量以及各所述降噪token序列，对所述初始的服装版型预测模型进行调参，直至获得收敛且拟合的服装版型预测模型；其中，所述服装版型预测模型包括多个DiT块以及多层感知机，所述DiT块包括解耦的交叉注意力模块，所述解耦的交叉注意力模块包括文本键值投影矩阵、图像键值投影矩阵和查询投影矩阵，所述文本键值投影矩阵用于根据对应于文本数据的所述条件编码向量生成键值，所述图像键值投影矩阵用于根据对应于图像数据的所述条件编码向量生成键值，所述查询投影矩阵用于根据所述含噪token序列生成查询探针。

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