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龙图腾网获悉智象未来(合肥)信息技术有限公司申请的专利指令引导的图像编辑方法、装置、设备、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：CN121053255B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511159205.9，技术领域涉及：G06T11/60；该发明授权指令引导的图像编辑方法、装置、设备、存储介质是由潘滢炜;蔡琪;李业豪;姚霆;梅涛设计研发完成，并于2025-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本指令引导的图像编辑方法、装置、设备、存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种指令引导的图像编辑方法、装置、设备、存储介质，该方法获取源图像以及文本指令；将源图像编码为连续向量；将源图像的连续向量转化为多尺度连续累积特征；确定文本指令的池化特征；将多尺度连续累积特征和池化特征输入主干网络，以使主干网络预测目标图像的多尺度连续累积残差特征；根据多尺度连续累积残差特征，得到编辑的目标图像。本申请提供的方法通过源图像转化得到的多尺度连续累积特征和文本指令得到的池化特征进行图像编辑，多尺度连续累积特征和池化特征可以控制对指令相关的令牌进行修改，而其他令牌维持不变，解决了现有方案中的“编辑污染”问题。

本发明授权指令引导的图像编辑方法、装置、设备、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种指令引导的图像编辑方法，其特征在于，所述方法包括： 获取源图像以及文本指令； 将所述源图像编码为连续向量； 将源图像的连续向量转化为多尺度连续累积特征； 确定所述文本指令的池化特征； 将所述多尺度连续累积特征和池化特征输入主干网络，以使主干网络预测目标图像的多尺度连续累积残差特征； 根据多尺度连续累积残差特征，得到编辑的目标图像； 其中，所述主干网络包括：主干网络包括多个堆叠层； 每个堆叠层包括：自适应层归一化模块、自注意力模块、交叉注意力模块和前馈神经网络模块； 其中，自注意力模块通过用尺度因果掩码计算注意力分数；交叉注意力模块将所述文本指令转化的文本令牌序列和多尺度残差视觉令牌序列进行融合与对齐； 其中，第一个堆叠层的自注意力模块输入经过QKV线性映射得到的Query向量、多尺度向量序列经过QKV线性映射得到的Key向量和多尺度向量序列经过QKV线性映射得到的Value向量计算自注意力；其中，多尺度向量序列由各尺度的向量构成，任一尺度的向量，为尺度标识，为多尺度连续累积特征，为第尺度的空间规模，为第尺度的空间规模的高，为第尺度的空间规模的宽，为下采样操作，为将下采样为空间规模 非第一个堆叠层的自注意力模块输入经过QKV线性映射得到的Query向量、输入经过QKV线性映射得到的Key向量和输入经过QKV线性映射得到的Value向量计算自注意力。

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