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龙图腾网获悉南开大学申请的专利一种基于扩散模型的场景图生成方法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：CN116958652B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202310761058.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于扩散模型的场景图生成方法是由袁晓洁;李伟;张海威设计研发完成，并于2023-06-27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场景图生成方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉处理技术领域，提供一种基于扩散模型的场景图生成方法。该方法包括：获取包含标注信息的训练数据，获得实体候选框和关系候选框，加入噪声获得实体噪声候选框和关系噪声候选框；通过所述实体噪声候选框和所述关系噪声候选框对待处理图像进行特征抽取，获得实体特征和关系特征；构建基于所述实体特征和所述关系特征的深度学习网络并学习实体检测和关系检测的反扩散过程，获得扩散模型；通过所述扩散模型获取待处理图像的实体位置框和关系位置框，计算交并比值并按照最高的所述交并比值进行匹配获得关系三元组；基于所述关系三元组结合图结构约束生成场景图。该方法能够利用扩散模型完成灵活可拓展端到端场景图生成任务。

本发明授权一种基于扩散模型的场景图生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型的场景图生成方法，其特征在于，包括： S100：获取包含标注信息的训练数据，根据所述训练数据获得实体候选框和关系候选框，对所述实体候选框和所述关系候选框加入噪声，获得实体噪声候选框和关系噪声候选框； S200：通过所述实体噪声候选框和所述关系噪声候选框对待处理图像进行特征抽取，获得实体特征和关系特征； S300：构建基于所述实体特征和所述关系特征的深度学习网络，通过所述深度学习网络学习实体检测和关系检测的反扩散过程，获得扩散模型；步骤S300包括： S310：对所述实体特征和所述关系特征嵌入采样时间，根据嵌入采样时间后的实体特征和关系特征修正所述实体噪声候选框和所述关系噪声候选框； S320：对嵌入采样时间后的所述实体特征和嵌入采样时间后的所述关系特征结合分类网络进行预测获得预测实体类别和预测关系类别； S330：基于所述实体特征、所述关系特征、所述预测实体类别和所述预测关系类别构建所述深度学习网络； S340：通过最优传输分配预测实体类别和预测关系类别的真值以优化所述深度学习网络； S350：优化后的深度学习网络学习反扩散过程，训练得到扩散模型； S400：通过所述扩散模型获取待处理图像的实体位置框和关系位置框，计算所述实体位置框和所述关系位置框的交并比值并按照最高的所述交并比值进行匹配，获得关系三元组； S500：基于所述关系三元组结合图结构约束生成场景图。

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