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龍圖騰網獲悉杭州東上智能科技有限公司申請的專利一種通過修改擴散模型軌跡進行圖像補全的方法和系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115984141B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310056190.8，技術領域涉及：G06T5/77；該發明授權一種通過修改擴散模型軌跡進行圖像補全的方法和系統是由姜偉昊;黃俊杰;李烈鋒;錢冠梁;王志輝;陳梓銘設計研發完成，并于2023-01-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種通過修改擴散模型軌跡進行圖像補全的方法和系統在說明書摘要公布了：本發明提出了一種通過修改擴散模型軌跡進行圖像補全的方法和系統，屬于圖像補全領域。包括：通過可訓練的神經網絡將部分遮蓋后的樣本圖像映射到原始圖像空間；對原始圖像進行采樣，得到采樣圖像；根據采樣圖像計算圖像補全網絡的損失；根據圖像補全網絡的損失，更新圖像補全網絡參數和可訓練的神經網絡參數；利用訓練好的神經網絡和圖像補全網絡，逆向生成遮蓋圖像的補全結果。本發明采用了更加靈活的和可操控的擴散軌跡進行建模，相比于原本擴散模型使用的固定的擴散軌跡，極大地提升了擴散模型的容量，在圖像補全上取得了更好的效果。

本發明授權一種通過修改擴散模型軌跡進行圖像補全的方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種通過修改擴散模型軌跡進行圖像補全的方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1，通過可訓練的神經網絡將部分遮蓋后的樣本圖像映射到原始圖像空間； 步驟2，對原始圖像進行采樣，得到采樣圖像xt，采樣公式為： 其中，t～Uniform{1,…,T}，T為預設的總擴散步數，xt表示第t步的采樣圖像，c表示部分遮蓋后的樣本圖像，x0表示原始圖像，kt表示控制擴散軌跡偏移模式的系數，f·表示可訓練的神經網絡，∈表示采樣時添加的符合標準高斯分布的噪聲，表示前t步的噪聲累積； 步驟3，根據采樣圖像計算圖像補全網絡的損失，損失函數為： 其中，gθ·表示圖像補全網絡，其輸入為xt和t； 步驟4，根據圖像補全網絡的損失，更新圖像補全網絡參數和步驟1中可訓練的神經網絡參數； 步驟5，利用訓練好的神經網絡和圖像補全網絡，逆向生成遮蓋圖像的補全結果，公式為： st＝kt·fc 其中，βt是預設的第t步擴散參數，αt是第t步噪聲參數，gθ·是圖像補全網絡，st是第t步的均值偏移量，f·是可訓練的神經網絡，z表示符合標準高斯分布的噪聲， 表示高斯分布，I為單位矩陣。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人杭州東上智能科技有限公司，其通訊地址為：311202 浙江省杭州市蕭山區經濟技術開發區明星路371號1幢812-6；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。