南开大学时晶磊获国家专利权
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龙图腾网获悉南开大学申请的专利一种基于扩散模型的图像情感合成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：CN120070668B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510143788.X，技术领域涉及：G06T11/60；该发明授权一种基于扩散模型的图像情感合成方法是由时晶磊;夏英杰设计研发完成，并于2025-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于扩散模型的图像情感合成方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于扩散模型的图像情感合成方法，属于图像情感合成技术领域。该基于扩散模型的图像情感合成方法，包括如下步骤：S1、对于隐藏空间下待生成的图像嵌入；S2、对输入的提示描述进行情感注入；S3、对于S1中的干净图像嵌入，通过反向梯度优化，最小化情感损失优化S2中的情感标签；S4、根据图文相似度对情感注入时机进行控制；S5、使用多情感交叉熵损失函数对情感标签进行优化。图像情感合成框架通过最小化交叉熵情感损失优化情感标签，并在最佳时机引入这些标记以指导图像情感合成。图像情感合成框架在情感生成任务的准确率和图像质量上优于目前的情感图像生成方法，同时在情感编辑任务上同样表现出色。
本发明授权一种基于扩散模型的图像情感合成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型的图像情感合成方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、对于隐藏空间下待生成的图像嵌入，在每个时间步骤使用单步推断，将噪声图作反转近似，获得估计的干净图像嵌入； S2、对输入的提示描述进行情感注入，对原始的文本追加额外的情感标签，在情感引导过程将其输入扩散模型，在每一推理步骤下更新新的情感标签权重； S3、对于S1中的干净图像嵌入，用预训练的情感分类器进行情感分类，使用交叉熵损失，计算和目标情感的差距，通过反向梯度优化，最小化情感损失优化S2中的情感标签； S4、根据图文相似度对情感注入时机进行控制，对于S1中所述的干净图像嵌入，在每一个步骤下获取图文语义相似度分数，当合成图像与目标之间的语义相似度达到或超过了设定的阈值时，引入情感标签，保证情感表达的时间，确保语义的多样性； S5、对于情感损失，使用多情感交叉熵损失函数对情感标签进行优化。
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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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