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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种多扩散模型融合的图像及视频定制化方法、系统和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：CN119676532B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411822988.X，技术领域涉及：H04N21/854；该发明授权一种多扩散模型融合的图像及视频定制化方法、系统和装置是由青木乡师;罗泽楷;刘自得;刘明宇;陈昊设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多扩散模型融合的图像及视频定制化方法、系统和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多扩散模型融合的图像及视频定制化方法和系统，基于预训练模块、融合模块及生成模块，通过选择融合策略对多个预训练的扩散模型的权重进行融合，基于融合权重生成输出目标内容，相比于现有方法而言，该方法支持融合具有不同架构、训练过程和采样调度器的扩散模型，从而实现无需训练或架构修改即可融合扩散模型；并基于各个扩散模型的互补优势，使得生成的图像和视频在视觉真实感、身份保持和风格一致性方面具有更高质量，并且能为不同场景和用户需求提供定制化解决方案，适用于基于扩散理论的复杂现实场景的应用；本发明还提供了一种多扩散模型融合的图像及视频定制化装置，实现多扩散模型融合的图像及视频定制化方法。

本发明授权一种多扩散模型融合的图像及视频定制化方法、系统和装置在权利要求书中公布了：1.一种多扩散模型融合的图像及视频定制化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：提供多个预训练扩散模型并基于扩散模型融合目标的需要构建数据集，所述的多个预训练扩散模型包括一个去噪U-Net网络及对应的噪声调度器，其中，多个预训练扩散模型具有不同的架构、训练过程及噪声调度器； 步骤2：基于多个预训练扩散模型，计算各个扩散模型的噪声残差，并通过融合策略动态计算融合权重； 所述融合策略为固定去噪时间步切换去噪U-Net网络、通过等比例融合结合多个预训练扩散模型的噪声特征、基于多个预训练扩散模型的噪声特征动态计算、基于多个预训练扩散模型的输出质量的要求手动调整中的一种或多种；其中，基于多个预训练扩散模型的噪声特征，动态计算融合权重，包括：保存每一个扩散模型在每一个去噪时间步的噪声残差，基于每一步去噪过程得到的噪声隐变量、噪声差值或噪声比值，计算每一个去噪时间步的融合权重； 所述噪声隐变量表示为 ，所述噪声差值表示为，所述噪声比值表示为，其中，表示为当前时间步下的第个扩散模型的噪声隐变量，表示为前一时间步下的第个扩散模型的噪声隐变量； 步骤3：基于融合权重，对多个预训练扩散模型进行去噪预测融合，迭代训练完成目标生成任务，包括：融合后的噪声残差随后用于更新扩散模型的隐变量，并在所有去噪时间步中迭代这一过程，时间步从到1逐步减少，逐步优化隐变量的状态，直至扩散过程结束； 最终，在所有去噪时间步完成后，使用解码器对最终隐变量进行解码，生成输出图像或视频。

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