恭喜江南大學王靜安獲國家專利權
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龍圖騰網恭喜江南大學申請的專利一種可編輯條件印花圖像生成方法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:CN119227549B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-02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:202411724053.8,技術領域涉及:G06F30/27;該發明授權一種可編輯條件印花圖像生成方法是由王靜安;王文聰;王濤;王夢蕾;高衛東;郭明瑞設計研發完成,并于2024-11-28向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種可編輯條件印花圖像生成方法在說明書摘要公布了:本發明公開了一種可編輯條件印花圖像生成方法,屬于圖像生成領域。所述方法包括:構建一個印花圖像生成模型,通過對模型進行訓練得到可編輯條件的生成模型;利用該模型生成復合條件要求的印花設計圖像。本發明通過降采樣提取出印花平面圖像的各個元素不同的高級特征,通過多尺度特征提取和信息交流來捕捉印花平面圖像中的元素和風格信息,進而解析不同印花平面圖像特征對應的隱空間向量,在隱空間中實現特定風格的融合,并通過解碼器實現印花設計圖像的解碼,實現了元素信息的解耦,可滿足個性化設計和多樣化需求,具有可拓展性。
本發明授權一種可編輯條件印花圖像生成方法在權利要求書中公布了:1.一種可編輯條件印花圖像生成方法,其特征在于,所述方法包括:步驟1:構建第一數據集、第二數據集和第三數據集;通過CNN對不同印花圖像中的元素特征進行提取,采集高層輸出特征圖作為第一數據集;采集不同風格的印花圖像并進行標注作為第二數據集;采集包含標簽的真實約束圖像作為第三數據集;通過第一數據集、第二數據集和第三數據集構建印花圖像生成模型,引入損失函數對印花圖像生成模型進行訓練;步驟2:將印花圖像和根據任務具體需求確定的數碼印花條件分別編碼成嵌入向量并作為引導信息輸入訓練好的印花圖像生成模型;步驟3:所述印花圖像生成模型輸出根據數碼印花條件生成的印花設計圖像;所述步驟2中生成模型包括生成器和辨別器,所述生成器包括:第一編碼器、特征融合模塊、多頭注意力機制和解碼器;所述特征融合模塊包括第二編碼器和YT注意力機制;所述第一編碼器結構為具有殘差連接的三層卷積層,對隨機分布的噪聲輸入進行編碼,形成噪聲隱向量;所述第二編碼器結構包括低尺度特征提取路徑、中尺度特征提取路徑和高尺度特征提取路徑三個路徑,所述第二編碼器不同路徑之間通過交互層實現信息共享;所述低尺度特征提取路徑中交互層:通過殘差連接將低尺度特征提取路徑中第一層卷積的輸出與第二層卷積的輸出相加;所述中尺度特征提取路徑中交互層:將低尺度特征提取路徑的輸出與中尺度特征提取路徑的第一層輸出進行連接;所述高尺度特征提取路徑中交互層:通過殘差連接將中尺度特征提取路徑的輸出與高尺度特征提取路徑中的第一層輸出相加;所述特征融合模塊將來自三個卷積路徑的特征圖進行拼接;所述YT注意力機制包括兩個相互連接的路徑:一個是局部路徑,對輸入特征通道的一部分進行空間注意力特征提取以及最大池化通道特征提取;另一個是全局路徑,對輸入特征通道的另一部分進行傅里葉變換以及平均池化通道特征提取;所述多頭注意力機制包括鍵、查詢和值,代表輸入數據中不同維度的特征,通過線性映射,計算自注意力并拼接,線性變換輸出圖像隱空間向量;所述解碼器為六層反卷積上采樣,附帶跳連結構。
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