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龙图腾网恭喜兰州交通大学申请的专利基于对抗扩散模型和特征融合模块的敦煌壁画数字化修复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：CN119228692B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411270787.3，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权基于对抗扩散模型和特征融合模块的敦煌壁画数字化修复方法是由张继保;廉敬;高德成;郑礼;张家骏;侯雨彤;贾荣荣设计研发完成，并于2024-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于对抗扩散模型和特征融合模块的敦煌壁画数字化修复方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于对抗扩散模型和特征融合模块的敦煌壁画数字化修复方法，涉及图像修复技术领域，该方法在壁画图像去噪预处理任务完成后，使用自行设计的对抗扩散模型，在不同时间步上优化预测的结果，增强遮蔽和未遮蔽区域间的语义一致性，并添加变分transformer层VTL，确保去噪图像和预测结果在结构语义上保持一致；再利用自行设计的多尺度特征聚合模块MCFA，编码多个尺度上的丰富语义特征，增强壁画上下文之间的相关性，重建出贴合原始内容与风格的壁画。

本发明授权基于对抗扩散模型和特征融合模块的敦煌壁画数字化修复方法在权利要求书中公布了：1.基于对抗扩散模型和特征融合模块的敦煌壁画数字化修复方法，用于敦煌壁画修复，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：使用对抗扩散模型增强遮蔽和未遮蔽区域的语义一致性提出对抗扩散模型，解决壁画遮蔽和非遮蔽区域存在的语义误差问题，在前向扩散过程中，随机选取真实壁画xg，每一步前向过程如下： 其中随机噪声∈～N0，I，βt∈0，1,和在反向去噪过程中，不再预测到中间累积的噪声，而是通过一个缺损壁画xm、一个二进制掩码M和一个线描画xd作为条件输入，直接预测恢复壁画xout： 式中，ADM是预测网络，其由一个预测主干网络、两个条件编码网络和一个判别器组成，在推理阶段，随机获取高斯噪声XT，其中T是采样步数，然后，在一个缺损壁画、一个线描画和一个二进制掩码的条件下，反转扩散过程，得到最终修复壁画；步骤2：添加变分transformer层强化语义特征空间交互变分transformer层由transformer编码器和CNN解码器组成，用于不同语义特征的空间交互，在隐空间上融合线描画和受损壁画特征，以确保去噪图像在结构和语义上的一致性；首先从给定受损壁画二进制掩码加噪壁画和线描壁画的编码器中学习多尺度视觉信息；其中，h和w分别表示图像垂直维度和水平维度的像素数： 式中，是具有相同空间大小的不同语义特征，Encg和Encd是两个卷积级组成的编码器，Encm由门卷积组成并从不同受损壁画中提取有效特征，其可以更新掩模和重新规格化卷积特征图以更好地从不同受损壁画中提取有效特征；具体地给定不同语义特征VTL通过编码器将每一个特征嵌入，生成器Deca使用参数化技巧重构可能丢失内容的多模态特征： 式中，μ和σ分别是编码器Enca估计的均值和偏差，Z是标准正态分布下随机生成的向量，是基于解码器潜在分布重构的特征，在获取和后，继续应用公式12以获得最后的重构特征步骤3：利用多尺度特征聚合模块保证全局上下文一致多尺度特征聚合模块用于捕捉壁画上下文的关联性，侧重通过多尺度特征拼接生成合理的壁画内容，多尺度特征聚合模块可编码多个尺度上的丰富语义特征，自动学习理解可视区域的结构纹理色彩特征，用以修补填充受损区域，首先给定从VTL获取的不同语义特征和对其拼接作为输入F： 式中，Concat·表示特征拼接操作，再使用具有不同膨胀率的三组膨胀卷积层来捕获多尺度语义特征： 式中，Dconvk·表示膨胀率为j∈{1，2，3}的膨胀卷积层；设有像素级权重图针对稀疏的膨胀卷积核存在有效信息损失的问题，通过预测不同膨胀卷积的权重，有效地聚合了来自不同核的卷积特征：Wn＝SliceSoftmaxConvF,n∈1,2,3,415式中，Conv·是卷积操作，Softmax·为通道式Softmax，Slice·是通道方式的切片；多尺度语义特征被聚合通过逐元素加权产生细化特征图Fo： 为了自适应地将多尺度语义特征纳入图像解码特征，采用空间自适应归一化方法来减少不同分支之间的冲突，将学习到的W4作为输入，对图像特征进行逐像素仿射变换，其过程可写成：[γ,β]＝ConvW417式中，γ和β是两个卷积层输出的两个变量，最后，采用跳跃连接来防止由补丁移位操作引起的语义损坏，并且将输出结果Fout嵌入到模块架构中以提高计算效率； 式中，IN·表示非参数实例规格化；通过这种方式，MCFA能够在扩大特征融合范围的同时减少信息的损失，并自适应细化壁画语义编码特征，通过上下文感知提高壁画恢复准确性。

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