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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利基于多模态大模型驱动的图像恢复方法、系统及设备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：CN121458592B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610004367.3，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权基于多模态大模型驱动的图像恢复方法、系统及设备是由戚湧;陈奎江设计研发完成，并于2026-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态大模型驱动的图像恢复方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明属于数字图像处理技术领域，公开了一种基于多模态大模型驱动的图像恢复方法、系统及设备。本发明包括接收一幅待恢复的退化图像，将退化图像和预设的多任务文本提示词输入多模态大模型，对退化图像进行分析处理，生成退化图像的操作指令和视觉描述提示；对操作指令和视觉描述提示进行编码，分别得到相应的任务意图向量和内容引导向量；通过图像恢复模型融合任务意图向量和内容引导向量，并对退化图像进行重建，输出恢复后图像。本发明能够自动、准确地诊断图像问题，并从操作和内容两个维度提供丰富的指导信息，实现智能化、自动化、高保真度的图像恢复。

本发明授权基于多模态大模型驱动的图像恢复方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态大模型驱动的图像恢复方法，其特征在于，包括： 接收一幅待恢复的退化图像，将所述退化图像和一个预设的多任务文本提示词输入多模态大模型，所述多模态大模型根据所述预设的多任务文本提示词对所述退化图像进行分析处理，生成退化图像的操作指令和视觉描述提示； 对所述操作指令和视觉描述提示进行编码，分别得到相应的任务意图向量和内容引导向量； 将所述退化图像、任务意图向量和内容引导向量输入至图像恢复模型，所述图像恢复模型将所述任务意图向量和内容引导向量进行融合后，对退化图像进行重建，并输出恢复后图像； 所述图像恢复模型的网络主干包括编码器、瓶颈层和解码器；所述编码器与解码器均由若干个层级的Transformer块堆叠而成；图像恢复模型的网络主干还集成ICB模块、CAFM模块；所述ICB模块部署在所述编码器和解码器的每一个层级，根据所述任务意图向量对当前层级的图像特征进行动态的通道注意力调制，对各层级的图像特征进行动态加权，以实现任务路由；所述CAFM模块部署在图像恢复模型网络主干的瓶颈层，利用所述内容引导向量，通过交叉注意力机制，将相应场景内容注入到图像特征中，以实现场景内容引导； 所述对所述操作指令和视觉描述提示进行编码，分别得到相应的任务意图向量和内容引导向量包括： 将所述操作指令输入至第一文本编码器，所述第一文本编码器为专精于句子级别语义相似性理解的预训练语言模型，将整个所述操作指令文本压缩成一个能够代表其核心意图的固定维度向量；所述固定维度向量再经过一个附加的线性投影层进行维度适配，最终生成固定维度的任务意图向量，以表征需要执行的恢复任务的功能； 将所述视觉描述提示输入至第二文本编码器，所述第二文本编码器为具备视觉-语言跨模态对齐能力的预训练语言模型，将所述视觉描述提示文本转化为一个包含词元信息的序列，作为内容引导向量输出。

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