北京大学刘家瑛获国家专利权
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龙图腾网获悉北京大学申请的专利一种基于文生图大模型的视错觉隐藏图像创作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：CN120088354B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202510056722.7，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种基于文生图大模型的视错觉隐藏图像创作方法是由刘家瑛;高翔;杨帅设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于文生图大模型的视错觉隐藏图像创作方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于文生图大模型的视错觉隐藏图像创作方法。本方法为：1利用预训练的文生图大模型提取参考图像x的初始特征z0；2基于构建的反演轨迹利用去噪扩散隐式模型DDIM对z0进行反演得到高斯噪声3基于构建的重建轨迹利用DDIM对进行采样得到重建特征4构建的生成轨迹，基于生成轨迹利用DDIM对服从标准高斯分布的随机采样的噪声信号进行采样，得到隐空间特征其中，生成轨迹与重建轨迹等长，生成轨迹的每一时间步以目标提示文本v为引导条件；5利用文生图大模型对进行解码，得到符合v的语义且具有x视觉结构的生成图像
本发明授权一种基于文生图大模型的视错觉隐藏图像创作方法在权利要求书中公布了：1.一种基于文生图大模型的视错觉隐藏图像创作方法，其步骤包括： 1利用预训练的文生图大模型提取参考图像x的初始特征z0； 2基于构建的反演轨迹利用去噪扩散隐式模型DDIM对所述初始特征z0进行反演，得到反演后的高斯噪声所述反演轨迹的每一时间步利用空文本作为引导条件； 3基于构建的重建轨迹利用去噪扩散隐式模型DDIM对所述反演后的高斯噪声进行采样，得到所述初始特征z0对应的重建特征所述重建轨迹的每一时间步利用空文本作为引导条件； 4构建的生成轨迹，基于所述生成轨迹利用去噪扩散隐式模型DDIM对服从标准高斯分布的随机采样的噪声信号进行采样，得到隐空间特征其中，所述生成轨迹与所述重建轨迹等长，所述生成轨迹的每一时间步以目标提示文本v为引导条件；在所述重建轨迹与所述生成轨迹之间嵌入相位迁移模块，用于对参考图像x的结构信息与目标提示文本v的语义信息在生成轨迹隐空间逐步融合； 5利用文生图大模型对所述隐空间特征进行解码，得到符合目标提示文本v语义且具有参考图像x视觉结构的生成图像
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