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龙图腾网获悉达而观信息科技(上海)有限公司申请的专利基于扩散模型的文本生成模型训练、文字生成方法和装置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：CN116484215B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202310239425.7，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于扩散模型的文本生成模型训练、文字生成方法和装置是由许诺;李巍豪;魏舒;黄登;纪达麒;陈运文设计研发完成，并于2023-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于扩散模型的文本生成模型训练、文字生成方法和装置在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种基于扩散模型的文本生成模型训练、文字生成方法和装置，包括：获取风格文字关联样本数据；风格文字关联样本数据包括风格文字图片样本数据和基准文字样本数据；将风格文字关联样本数据输入至文字生成模型的特征提取模块，以通过特征提取模块提取风格文字关联样本数据的第一风格文字特征；其中，第一风格文字特征包括第一文字特征和第一风格图片特征；通过文字生成模型计算第一文字特征和第一风格图片特征之间的第一特征优化指标数据；通过第一特征优化指标数据训练文字生成模型。本发明实施例技术方案能够提高文字生成模型训练样本的处理效率，进而提高模型的训练效率和生成文字的效率。

本发明授权基于扩散模型的文本生成模型训练、文字生成方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型的文本生成模型训练方法，其特征在于，包括： 获取风格文字关联样本数据；所述风格文字关联样本数据包括风格文字图片样本数据和基准文字样本数据； 将所述风格文字关联样本数据输入至文字生成模型的特征提取模块，以通过所述特征提取模块提取所述风格文字关联样本数据的第一风格文字特征；其中，所述文字生成模型是扩散模型，所述第一风格文字特征包括第一文字特征和第一风格图片特征； 通过所述文字生成模型计算所述第一文字特征和所述第一风格图片特征之间的第一特征优化指标数据； 通过所述第一特征优化指标数据训练所述文字生成模型； 其中，所述通过所述文字生成模型计算所述第一文字特征和所述第一风格图片特征之间的第一特征优化指标数据，包括： 按照第一设定步长对所述第一文字特征进行采样，得到当前采样时刻文字特征；对当前采样时刻的风格文字图片样本数据添加当前时刻噪声，得到当前采样时刻加噪图片；将所述当前采样时刻文字特征和当前采样时刻加噪图片输入至所述文字生成模型的语义分割模型，得到当前采样时刻加噪文字图片；计算所述当前采样时刻加噪文字图片与标准加噪文字图片之间的差值，作为所述第一特征优化指标数据； 其中，在所述通过所述第一特征优化指标数据训练所述文字生成模型之后，还包括： 获取所述文字生成模型输出的加噪文字图片；将所述加噪文字图片输入至所述特征提取模块中图片特征提取模块的解码器，以通过所述图片特征提取模块的解码器对所述加噪文字图片进行解码处理，得到设定维度的第一目标风格文字图片。

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