华南理工大学徐天适获国家专利权
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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利融合图像特征压缩和自适应剪枝的多模态大模型推理加速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：CN120494112B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510947394.X，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权融合图像特征压缩和自适应剪枝的多模态大模型推理加速方法是由徐天适;吴斯;许勇设计研发完成，并于2025-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本融合图像特征压缩和自适应剪枝的多模态大模型推理加速方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术，具体为融合图像特征压缩和自适应剪枝的多模态大模型推理加速方法，包括步骤：根据输入图像的宽高比、基准图像分辨率，确定输入图像的最佳图像分块数量，以动态匹配调整图像分辨率；对调整图像分辨率后的输入图像，通过视觉编码器和注意力模块处理获得图像特征令牌，分析图像特征令牌之间的冗余度及语义信息贡献度，保留对图像信息量贡献大的图像特征令牌，实现图像特征压缩；对输入文本进行编码，得到文本特征令牌；根据图像特征令牌和文本特征令牌的重要性分数，识别并去除视觉模态与文本模态的单模态冗余特征、跨模态冗余特征，剪除冗余模型结构。本发明在保留有效信息的同时尽可能提升模型推理速度。
本发明授权融合图像特征压缩和自适应剪枝的多模态大模型推理加速方法在权利要求书中公布了：1.一种融合图像特征压缩和自适应剪枝的多模态大模型推理加速方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、根据输入图像的宽高比、基准图像分辨率，确定输入图像的最佳图像分块数量，以动态匹配调整图像分辨率； S2、对调整图像分辨率后的输入图像，通过视觉编码器和注意力模块处理获得图像特征令牌，分析图像特征令牌之间的冗余度及语义信息贡献度，保留对图像信息量贡献大的图像特征令牌，实现图像特征压缩； S3、对输入文本进行编码，得到文本特征令牌；根据图像特征令牌和文本特征令牌的重要性分数，识别并去除视觉模态与文本模态的单模态冗余特征、跨模态冗余特征，剪除冗余模型结构。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华南理工大学，其通讯地址为：510640 广东省广州市天河区五山路381号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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