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龙图腾网恭喜江南大学申请的专利一种可编辑条件印花图像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：CN119227549B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202411724053.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种可编辑条件印花图像生成方法是由王静安;王文聪;王涛;王梦蕾;高卫东;郭明瑞设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种可编辑条件印花图像生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种可编辑条件印花图像生成方法，属于图像生成领域。所述方法包括：构建一个印花图像生成模型，通过对模型进行训练得到可编辑条件的生成模型；利用该模型生成复合条件要求的印花设计图像。本发明通过降采样提取出印花平面图像的各个元素不同的高级特征，通过多尺度特征提取和信息交流来捕捉印花平面图像中的元素和风格信息，进而解析不同印花平面图像特征对应的隐空间向量，在隐空间中实现特定风格的融合，并通过解码器实现印花设计图像的解码，实现了元素信息的解耦，可满足个性化设计和多样化需求，具有可拓展性。

本发明授权一种可编辑条件印花图像生成方法在权利要求书中公布了：1.一种可编辑条件印花图像生成方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1：构建第一数据集、第二数据集和第三数据集；通过CNN对不同印花图像中的元素特征进行提取，采集高层输出特征图作为第一数据集；采集不同风格的印花图像并进行标注作为第二数据集；采集包含标签的真实约束图像作为第三数据集；通过第一数据集、第二数据集和第三数据集构建印花图像生成模型，引入损失函数对印花图像生成模型进行训练；步骤2：将印花图像和根据任务具体需求确定的数码印花条件分别编码成嵌入向量并作为引导信息输入训练好的印花图像生成模型；步骤3：所述印花图像生成模型输出根据数码印花条件生成的印花设计图像；所述步骤2中生成模型包括生成器和辨别器，所述生成器包括：第一编码器、特征融合模块、多头注意力机制和解码器；所述特征融合模块包括第二编码器和YT注意力机制；所述第一编码器结构为具有残差连接的三层卷积层，对随机分布的噪声输入进行编码，形成噪声隐向量；所述第二编码器结构包括低尺度特征提取路径、中尺度特征提取路径和高尺度特征提取路径三个路径，所述第二编码器不同路径之间通过交互层实现信息共享；所述低尺度特征提取路径中交互层：通过残差连接将低尺度特征提取路径中第一层卷积的输出与第二层卷积的输出相加；所述中尺度特征提取路径中交互层：将低尺度特征提取路径的输出与中尺度特征提取路径的第一层输出进行连接；所述高尺度特征提取路径中交互层：通过残差连接将中尺度特征提取路径的输出与高尺度特征提取路径中的第一层输出相加；所述特征融合模块将来自三个卷积路径的特征图进行拼接；所述YT注意力机制包括两个相互连接的路径：一个是局部路径，对输入特征通道的一部分进行空间注意力特征提取以及最大池化通道特征提取；另一个是全局路径，对输入特征通道的另一部分进行傅里叶变换以及平均池化通道特征提取；所述多头注意力机制包括键、查询和值，代表输入数据中不同维度的特征，通过线性映射，计算自注意力并拼接，线性变换输出图像隐空间向量；所述解码器为六层反卷积上采样，附带跳连结构。

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