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龙图腾网获悉中山大学·深圳;中山大学申请的专利一种用于统一图像复原的扩散模型处理方法、装置、电子设备及存储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：CN119941536B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202510006142.7，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种用于统一图像复原的扩散模型处理方法、装置、电子设备及存储介质是由金枝;吴嘉炜;王喆;涂陆炜设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于统一图像复原的扩散模型处理方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于统一图像复原的扩散模型处理方法、装置、电子设备及存储介质，本发明基于虚拟一致性函数建立了虚拟一致性模型，引入了轻量级噪声矫正和提示词细化网络，可以用于噪声和提示嵌入修改，在无需重新训练经过预训练的扩散模型的前提下增强图像复原的性能；通过使用虚拟一致性函数，虚拟一致性模型VCMUIR利用了扩散模型的高噪声空间的均匀退化特性，能够有效地解决通用图像复原问题，又能显著提升保真度；本发明能够自适应处理不同的退化类型来增强鲁棒性，能够同时处理不同的退化任务，因此是一个通用图像复原的模型，消除了对特定任务的专门模型的需要，因此能够提高图像复原效率。本发明广泛应用于图像处理技术领域。

本发明授权一种用于统一图像复原的扩散模型处理方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种用于统一图像复原的扩散模型处理方法，其特征在于，所述用于统一图像复原的扩散模型处理方法包括： 执行至少一轮迭代过程；任一轮迭代过程包括以下步骤： 获取输入图像和提示词； 对所述输入图像进行加噪处理，获得加噪图像； 使用噪声矫正网络对所述加噪图像进行处理，获得噪声空间特征； 使用经过预训练的扩散模型对所述噪声空间特征和所述提示词进行处理，获得噪声残差； 对所述输入图像进行噪声重建处理，获得重建噪声； 使用虚拟一致性函数对所述噪声空间特征、所述噪声残差和所述重建噪声进行处理，获得本轮所述迭代过程的复原图像； 所述使用虚拟一致性函数对所述噪声空间特征、所述噪声残差和所述重建噪声进行处理，获得本轮所述迭代过程的复原图像，包括： 根据公式 执行计算，获得本轮所述迭代过程的复原图像；其中，为所述噪声空间特征，表示当前所述迭代过程的轮序，为所述重建噪声，为所述噪声残差，表示低质量图像，满足 其中 表示初始的采样数据，表示经过t次加噪后的结果，表示噪声预测器，为符合高斯分布方差的超参数。

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