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龙图腾网获悉广州极点三维信息科技有限公司申请的专利一种结构扰动指导和一致性蒸馏融合的扩散模型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：CN120047332B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510113704.8，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种结构扰动指导和一致性蒸馏融合的扩散模型图像生成方法及装置是由王兵;卢新昌;陈境焕设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结构扰动指导和一致性蒸馏融合的扩散模型图像生成方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结构扰动指导和一致性蒸馏融合的扩散模型图像生成方法及装置，该方法包括：通过扩散模型对第一学生网络进行初始化，并初始化第一教师网络；根据潜空间数据集和扩散模型的噪声调度函数，生成潜空间初始状态；将结构扰动后的无分类器指导引入第一教师网络，得到第二教师网络；根据第一教师网络、第二教师网络和潜空间初始状态，通过求解器进行状态预测，生成第一教师网络的增强输入；根据第一学生网络、第一教师网络和增强输入，获取一致性损失；根据一致性损失，对第一学生网络进行参数更新，得到目标模型；目标模型用于目标图像的生成。本发明能够提高生成图像的质量并加快扩散模型的生成速度，可以广泛应用于图像生成技术领域。

本发明授权一种结构扰动指导和一致性蒸馏融合的扩散模型图像生成方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种结构扰动指导和一致性蒸馏融合的扩散模型图像生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取原始训练数据集，将所述原始训练数据集转换为潜空间数据集； 通过扩散模型对第一学生网络进行初始化，并初始化第一教师网络； 根据所述潜空间数据集和所述扩散模型的噪声调度函数，生成潜空间初始状态； 将结构扰动后的无分类器指导引入所述第一教师网络，得到第二教师网络； 根据所述第一教师网络、所述第二教师网络和所述潜空间初始状态，通过求解器进行状态预测，生成所述第一教师网络的增强输入； 根据所述第一学生网络、所述第一教师网络和所述增强输入，获取一致性损失； 根据所述一致性损失，对所述第一学生网络进行参数更新，得到目标模型； 其中，所述目标模型用于目标图像的生成； 所述将结构扰动后的无分类器指导引入所述第一教师网络，得到第二教师网络，包括以下步骤： 对所述第一教师网络的第一自注意力矩阵进行扰动，生成扰动自注意力矩阵； 对所述扰动自注意力矩阵与外观信息进行相乘，得到扰动自注意力模块； 将所述第一教师网络的第一自注意力模块替换为所述扰动自注意力模块，得到所述第二教师网络。

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