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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利基于人工智能的文图互生方法、装置、终端设备及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：CN119323620B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411288405.X，技术领域涉及：G06T11/60；该发明授权基于人工智能的文图互生方法、装置、终端设备及介质是由舒畅;陈又新设计研发完成，并于2024-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的文图互生方法、装置、终端设备及介质在说明书摘要公布了：本申请适用于人工智能技术领域，提供了一种基于人工智能的文图互生方法、装置、终端设备及介质，该方法包括：根据样本对对掩码编码器进行模型预训练，根据模型预训练后的掩码编码器获取样本对的样本特征；将样本特征输入流模型进行特征映射，得到映射特征，根据映射特征确定第一损失；根据第一损失对所述流模型、掩码编码器和图片解码器进行参数更新，直至流模型、掩码编码器和图片解码器收敛；根据收敛后的流模型、掩码编码器和图片解码器执行文图互生任务。本申请基于掩码编码器、流模型和图片解码器的共同训练，可以同时完成文生图和图生文的两个训练任务，只需要维护一套模型，有效降低了文图互生的成本，提高了文图互生效率。

本发明授权基于人工智能的文图互生方法、装置、终端设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的文图互生方法，其特征在于，包括： 根据样本对对掩码编码器进行模型预训练，并根据模型预训练后的所述掩码编码器获取所述样本对的样本特征，所述样本对包括样本文本和样本图片； 将所述样本特征输入流模型进行特征映射，得到映射特征，并根据所述映射特征确定第一损失，其中，所述流模型是一种基于可逆函数构建的生成模型； 根据所述第一损失对所述流模型、所述掩码编码器和图片解码器进行参数更新，直至所述流模型、所述掩码编码器和所述图片解码器收敛； 若接收到图片生成请求，则将所述图片生成请求中的待生成文本输入收敛后的所述流模型和收敛后的所述图片解码器进行图片生成，得到生成图片； 若接收到文本生成请求，则将所述文本生成请求中的待生成图片输入收敛后的所述流模型和收敛后的所述掩码编码器进行文本生成，得到生成文本； 将所述样本特征输入流模型进行特征映射，得到映射特征，包括： 获取所述样本特征中的特征分割点，并根据所述特征分割点对所述样本特征进行特征分割，得到第一分割特征和第二分割特征，所述特征分割点表示所述样本特征中文本向量与图像向量之间的分割位置； 根据第一全连接模块和第二全连接模块，分别对所述第一分割特征进行全连接处理，得到第一全连接特征和第二全连接特征； 将所述第二分割特征与所述第一全连接特征进行点积计算，得到点积特征，并将所述点积特征与所述第二全连接特征进行融合，得到融合特征； 将所述第一分割特征与所述融合特征进行特征拼接，得到所述映射特征。

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