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龙图腾网恭喜中国科学院自动化研究所申请的专利反事实解释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：CN119540659B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202510090708.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权反事实解释生成方法及装置是由彭勃;张晓宇;董晶;王伟;杨琛设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本反事实解释生成方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种反事实解释生成方法及装置，涉及反事实解释技术领域，所述方法包括：根据待解释图像的真假类别，构造第一文本指令；第一文本指令是与待解释图像的真假类别相反的文本指令；将待解释图像输入微调后的潜在扩散模型中，微调后的潜在扩散模型基于第一文本指令的指导，生成待解释图像对应的反事实解释；其中，微调后的潜在扩散模型是潜在扩散模型基于集成分类器的损失进行微调后得到的。本发明实现更有效和高效的生成反事实解释。

本发明授权反事实解释生成方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种反事实解释生成方法，其特征在于，包括：根据待解释图像的真假类别，构造第一文本指令；所述第一文本指令是与所述待解释图像的真假类别相反的文本指令；将所述待解释图像输入微调后的潜在扩散模型中，所述微调后的潜在扩散模型基于所述第一文本指令的指导，生成所述待解释图像对应的反事实解释；其中，所述微调后的潜在扩散模型是潜在扩散模型基于集成分类器的损失进行微调后得到的；所述潜在扩散模型包括：潜在扩散编码器、去噪模型和潜在扩散解码器；所述方法还包括：将训练图像输入所述潜在扩散编码器进行编码，得到第一潜在表示；通过扰动噪声对所述第一潜在表示进行扰动，生成潜在噪声表示；将所述潜在噪声表示输入所述去噪模型进行去噪，得到第二潜在表示和噪声损失；将所述第二潜在表示输入所述潜在扩散解码器进行解码，生成所述训练图像对应的反事实解释；将所述训练图像对应的反事实解释输入集成分类器中，计算所述集成分类器的损失；基于所述噪声损失和所述集成分类器的损失，对所述去噪模型的参数进行更新；所述将所述潜在噪声表示输入所述去噪模型进行去噪，得到第二潜在表示和噪声损失，包括：根据所述训练图像的真假类别，构造第二文本指令；所述第二文本指令是与所述训练图像的真假类别相反的文本指令；基于所述第二文本指令，指导所述去噪模型生成预测噪声；将所述潜在噪声表示去除所述预测噪声，得到所述第二潜在表示；基于所述第二文本指令、所述扰动噪声和所述预测噪声，生成所述噪声损失；所述基于所述第二文本指令，指导所述去噪模型生成预测噪声，包括：基于文本编码器，将所述第二文本指令编码为文本嵌入向量；基于交叉注意力机制，将所述文本嵌入向量与所述潜在噪声表示进行结合，指导所述去噪模型生成所述预测噪声。

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