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龙图腾网恭喜深圳云启时代科技有限公司申请的专利基于大模型的多风格图像生成方法及图像生成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：CN118762097B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202410923440.8，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权基于大模型的多风格图像生成方法及图像生成装置是由封帆设计研发完成，并于2024-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型的多风格图像生成方法及图像生成装置在说明书摘要公布了：本申请涉及深度学习技术领域，提出了基于大模型的多风格图像生成方法及图像生成装置，包括：构建每种风格的训练集；利用对比学习模型基于正负样本获取深层特征向量；采用语义分割网络获取真实标签以及语义标签向量；基于特征点确定连通结构图，基于语义标签向量、连通结构图确定结构特征向量；基于深层特征向量以及结构特征向量确定内容‑结构特征向量；基于模型训练中桶内图像的相似性对训练集进行分类；基于分类结果分别确定模型训练中的样本采样顺序、桶与桶之间的交替顺序，进而完成SDXL模型训练；根据用户成像需求，利用云端部署的模型生成风格图像。本申请通过降低模型产生混淆现象的概率，提高风格图像与需求之间的匹配度。

本发明授权基于大模型的多风格图像生成方法及图像生成装置在权利要求书中公布了：1.基于大模型的多风格图像生成方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：利用每种风格下去噪处理后的图像分别构建每种风格的训练集；将所述训练集内的图像分割成正负样本，利用对比学习模型获取每幅图像关于内容的深层特征向量；将每种风格的训练集作为输入，采用语义分割网络分别确定每幅图像中像素点的真实标签、特征点的语义标签向量以及属性的结构特征图集；利用图注意力网络基于所述特征点的语义标签向量、所述结构特征图集确定特征点的结构特征向量；基于所述深层特征向量以及所述结构特征向量确定每幅图像的内容-结构特征向量；基于SDXL模型中U-Net模型训练过程中桶内图像的相似性利用图聚类算法对所述训练集进行分类；基于分类结果分别确定SDXL模型中U-Net模型训练过程中样本采样顺序以及桶与桶之间的交替顺序，将所述内容-结构特征向量作为额外嵌入条件基于所述采样顺序以及所述交替顺序完成U-Net模型的训练；AI成像设备根据用户的成像需求向服务器通讯，所述服务器利用训练后的SDXL模型生成风格图像，发送至AI成像设备。

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