買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監(jiān)控用IP管家,真方便！

龍圖騰網(wǎng)獲悉中南大學申請的專利基于擴散模型的可恢復(fù)圖像保護方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120235742B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510704815.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T1/00；該發(fā)明授權(quán)基于擴散模型的可恢復(fù)圖像保護方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)是由劉熙堯;趙中華;林謙豫設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-05-29向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于擴散模型的可恢復(fù)圖像保護方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請公開了一種基于擴散模型的可恢復(fù)圖像保護方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，該方法通過獲取待保護圖像和預(yù)設(shè)的水印信息；基于投影梯度下降構(gòu)建對抗樣本生成模塊，以及，基于擴散模型構(gòu)建包含水印嵌入子模塊的對抗樣本凈化模塊，水印嵌入子模塊基于潛在擴散模型的解碼器構(gòu)建得到；將待保護圖像輸入至對抗樣本生成模塊中生成對抗樣本圖像；將對抗樣本圖像輸入至對抗樣本凈化模塊中進行去噪，得到還原圖像，還原圖像為恢復(fù)的待保護圖像；通過水印嵌入子模塊將預(yù)設(shè)的水印信息添加至還原圖像中，得到含水印的還原圖像。本申請能夠在保證圖像質(zhì)量的情況下，能夠恢復(fù)圖像并且更好的保護圖像隱私。

本發(fā)明授權(quán)基于擴散模型的可恢復(fù)圖像保護方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于擴散模型的可恢復(fù)圖像保護方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取待保護圖像和預(yù)設(shè)的水印信息； 基于投影梯度下降構(gòu)建對抗樣本生成模塊，以及，基于擴散模型構(gòu)建包含水印嵌入子模塊的對抗樣本凈化模塊，所述水印嵌入子模塊基于潛在擴散模型的解碼器構(gòu)建得到，其中，采用梯度加權(quán)類激活映射計算高語義信息權(quán)重掩模；將所述高語義信息權(quán)重掩模輸入隨機微分編輯中，優(yōu)化所述隨機微分編輯的輸出結(jié)果，具體為： ； ； 其中，表示高語義信息權(quán)重掩模，表示梯度加權(quán)類激活映射，表示第輪投影梯度下降攻擊的第步的樣本，表示第輪投影梯度下降攻擊的輪隨機微分編輯過程的輸出結(jié)果，表示隨機微分編輯的反向去噪過程，表示第輪隨機微分編輯的第步的樣本，表示隨機微分編輯的正向加噪過程，表示第輪隨機微分編輯的第步的樣本，表示初始輸入隨機微分編輯的第步的樣本； 根據(jù)優(yōu)化后的所述隨機微分編輯的輸出結(jié)果迭代更新所述投影梯度下降，以構(gòu)建對抗樣本生成模塊； 將所述待保護圖像輸入至所述對抗樣本生成模塊中生成對抗樣本圖像； 將所述對抗樣本圖像輸入至所述對抗樣本凈化模塊中進行去噪，得到還原圖像，所述還原圖像為恢復(fù)的待保護圖像； 通過所述水印嵌入子模塊將所述預(yù)設(shè)的水印信息添加至所述還原圖像中，得到含水印的還原圖像。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人中南大學，其通訊地址為：410083 湖南省長沙市岳麓區(qū)麓山南路932號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。