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龙图腾网获悉华侨大学;信泰(福建)科技有限公司;厦门理工学院申请的专利基于文本调整与视觉反馈的针织产品图像生成方法及装置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：CN120219553B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510695629.0，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权基于文本调整与视觉反馈的针织产品图像生成方法及装置是由曾焕强;徐思伟;朱建清;施一帆;蔡磊;龚鑫荣;陈婧;许金泰;许剑飞;章水德设计研发完成，并于2025-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于文本调整与视觉反馈的针织产品图像生成方法及装置在说明书摘要公布了：一种基于文本调整与视觉反馈的针织产品图像生成方法及装置，涉及计算机视觉领域，包括：构建对输入文本进行调节的语言模型；将接收到的用户输入的针织相关文本输入经训练的语言模型，获得对用户输入文本进行自适应调整后的文本；将自适应调整后的文本输入经训练的文生图模型，生成对应的图像；对自适应调整后的文本格式化为判断生成的图像与自适应调整后的文本是否吻合，将格式化文本和生成的图像输入大型视觉语言模型进行视觉问答，获得得分；若得分符合预期，输出针织产品图像；若得分不符合预期，最小化文本自注意力矩阵和交叉注意力相似性矩阵的距离优化潜在噪声变量，再次生成图像。本发明显著提升了针织产品图像的生成质量和用户体验。

本发明授权基于文本调整与视觉反馈的针织产品图像生成方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于文本调整与视觉反馈的针织产品图像生成方法，其特征在于，包括： S101，构建基于生成流网络GFlowNet的对输入文本进行调节的语言模型； S102，将接收到的用户输入的针织相关文本输入经训练的所述语言模型，获得对用户输入的针织相关文本进行自适应调整后的文本； S103，将自适应调整后的文本输入经训练的文生图模型Stablediffusion，生成对应的图像； S104，对自适应调整后的文本格式化为判断生成的图像与自适应调整后的文本是否吻合的文本，将格式化文本和生成的图像输入大型视觉语言模型进行视觉问答，获得得分； S105，若得分符合预期，输出针织产品图像；若得分不符合预期，通过最小化文本自注意力矩阵和交叉注意力相似性矩阵的距离优化潜在噪声变量，优化Stablediffusion再次生成图像； 基于生成流网络GFlowNet的对输入文本进行调节的语言模型的训练过程，具体如下： 使用预训练的语言模型作为初始模型Pθy|x；其中，x表示初始针织文本，y表示根据初始文本x生成改进后的文本y，Pθ表示预训练的语言模型； 初始化生成流网络GFlowNet的前向策略PF和流函数Fθ； 将改进后的文本y输入文生图模型Stablediffsion，生成图像；通过奖励函数rx,y计算奖励； 将奖励函数rx,y分解为逐步的奖励信号，如下： 其中，rx,y0:t表示生成到第t步的文本片段y0:t的奖励值；y0:t表示生成到第t步的文本片段；prefy0:t|x表示预训练的语言模型生成文本片段y0:t的条件概率；prefy|x表示预训练语言模型生成改进后的文本y的条件概率；β表示超参数；T表示生成文本y的总步数；exp表示指数函数； 基于所述奖励信号来扩展使用前向-后向平衡目标来优化GFlowNet，损失函数如下： 其中，表示总体损失函数，用于衡量初始模型在生成文本y时的性能；表示每一步的局部损失函数，用来评估在生成文本到t+1步时的性能；表示流函数在第t步的值；表示流函数在第t+1步的值；PFyt+1∣x,y0:t；θ表示前向策略在第t+1步的条件概率；rx,y0:t表示奖励函数在第t步的值；rx,y0:t+1表示奖励函数在第t+1步的值；θ表示语言模型的参数；y0:t+1表示生成到第t+1步的文本；yt表示第t步生成的词；yt+1表示第t+1步生成的词； 最小化上述损失函数，更新生成流网络GFlowNet的前向策略PF和流函数Fθ，同时更新语言模型的参数。

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