买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于扩散模型的图文相关多分布采样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：CN116385821B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310213073.8，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于扩散模型的图文相关多分布采样方法和装置是由朱军;鲍凡;苏航设计研发完成，并于2023-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于扩散模型的图文相关多分布采样方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于扩散模型的图文相关多分布采样方法和装置，包括：获取待处理数据，待处理数据为图像数据、文本数据和图文数据中的一者；根据预先设定的采样类型，确定待输入的噪声类型和或噪声参数值；将待处理数据、待输入的噪声类型和或噪声参数值输入预先训练的图文相关多分布采样模型中，以得到采样结果；其中，图文相关多分布采样模型是基于预先构建的神经网络利用样本数据对和在样本数据对中加入的噪声进行训练得到的，样本数据对为通过图像数据样本和文本数据样本构成的数据对。本发明同时考虑多个图文分布，根据预先设定的采样类型进行加噪，采用图文相关多分布采样模型，实现多功能、普适性高，适用于多模态数据的多分布采样。

本发明授权基于扩散模型的图文相关多分布采样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图文相关多分布采样方法，其特征在于，包括： 获取待处理数据，所述待处理数据为图像数据、文本数据和图文数据中的一者； 根据预先设定的采样类型，确定待输入的噪声类型和或噪声参数值； 将所述待处理数据、所述待输入的噪声类型和或噪声参数值输入预先训练的图文相关多分布采样模型中，以得到采样结果； 其中，所述图文相关多分布采样模型是基于预先构建的神经网络利用样本数据对和在所述样本数据对中加入的噪声进行训练得到的，所述样本数据对为通过图像数据样本和文本数据样本构成的数据对； 所述图文相关多分布采样模型通过以下步骤训练得到： S1：获取所述样本数据对； S2：基于标准高斯分布获取目标图像噪声和目标文本噪声，获取图像噪声参数值和文本噪声参数值； S3：根据所述图像噪声参数值，计算所述图像数据样本与所述图像噪声参数值的线性组合，得到加噪图像样本，根据所述文本噪声参数值，计算所述文本数据样本与所述文本噪声参数值的线性组合，得到加噪文本样本； S4：将所述图像噪声参数值、所述文本噪声参数值、所述加噪图像样本和所述加噪文本样本输入图文相关多分布采样模型，得到图像噪声预测结果和文本噪声预测结果； S5：计算所述图像噪声预测结果和目标图像噪声之差的二范数平方，以及所述文本噪声预测结果和目标文本噪声之差的二范数平方，以最小化两个二范数平方之和为目标，训练所述图文相关多分布采样模型的参数； S6：重复步骤S1-S5，直至达到预设的训练迭代次数，将最后一次训练模型的参数作为最终模型的参数，以得到训练完成的图文相关多分布采样模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人清华大学，其通讯地址为：100084 北京市海淀区双清路30号清华大学清华园北京100084-82信箱；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。