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龙图腾网获悉浙江大学;上海浙江大学高等研究院申请的专利一种基于扩散模型的图像高效生成方法及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：CN121330118B 。

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：202511833836.4，技术领域涉及：G06T11/60；该发明授权一种基于扩散模型的图像高效生成方法及装置是由章敏;曹恒源设计研发完成，并于2025-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于扩散模型的图像高效生成方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于扩散模型的图像高效生成方法及装置，该方法通过向量场估计生成结果与判别器协同优化机制实现高效的高质量图像合成。该方法中，在训练过程中进行欧拉离散化并通过单次前向传播预测模型生成结果，用于后续模型训练；使用多维度特征提取器判别器学习预测生成数据流形与真实数据流形的差异；在学习向量场的同时通过判别器提供的梯度信息引导向量场直接指向真实数据流形。本发明首次提出通过在训练过程中高效预测生成结果将对抗训练与向量场学习结合，在大大加速生成过程的同时，保证图像的高质量生成，优于现有方法，具有生成质量高、通用性强等优点。

本发明授权一种基于扩散模型的图像高效生成方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型的图像高效生成方法，其特征在于，包括如下步骤： 1获取预训练的向量场网络，利用所述向量场网络进行单步前向预测，生成第一伪样本图像，其中，采用具有对称编解码架构的U形网络结构作为向量场网络的骨架，并使用预训练的网络参数初始化模型参数，即为预训练的向量场网络； 2获取真实图像集和判别器，从所述真实图像集中采样一个真实图像，以最大化所述第一伪样本图像与真实图像之间的差异为目标，对所述判别器进行一轮训练； 3获取第二伪样本图像，以最大化所述判别器对所述第二伪样本图像的置信度评分和最小化向量场网络输出与条件向量场差异为目标，对所述向量场网络进行一轮训练，其中所述第二伪样本图像为在向量场网络训练阶段，利用向量场网络进行单步前向预测得到的图像； 4利用训练后的向量场网络生成新的第一伪样本图像，重复步骤2~3，直至完成预定的训练目标； 5利用训练后的向量场网络快速生成高质量图像； 其中，所述条件向量场通过如下方式得到： 从高斯噪声分布中随机采样初始噪声，同时从真实图像集中随机采样目标数据点以构建噪声-数据配对训练样本，该样本中从噪声到数据的向量为向量场的训练提供了条件向量场的信息，即。

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