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龍圖騰網獲悉江西師范大學申請的專利一種基于生成對抗網絡的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：CN120070647B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15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：202510551002.8，技術領域涉及：G06T11/00；該發明授權一種基于生成對抗網絡的圖像生成方法是由曹帥帥;饒茜;鐘銅瑤;賴碧瑩;陸濤設計研發完成，并于2025-04-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于生成對抗網絡的圖像生成方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于生成對抗網絡的圖像生成方法，包括以下步驟：收集包含不同風格、主題和元素的圖像數據集；使用NLP技術訓練指令解析模塊，解析用戶指令；構建并訓練創意融合網絡，根據用戶指令，融合圖像數據集的不同維度的特征，生成創意特征表示；基于生成對抗網絡，構建生成器和判別器，使用對抗訓練的方式優化生成圖像的質量和創意性；引入創意激發機制，建立用戶反饋循環；對生成的圖像進行測試，根據用戶反饋和評價指標優化生成方法；通過生成對抗網絡和創意融合網絡的結合，能夠生成高質量且具有創意性的圖像。同時，創意融合網絡能夠融合多種特征，生成具有新穎性和獨特性的圖像，滿足用戶多樣化的需求。

本發明授權一種基于生成對抗網絡的圖像生成方法在權利要求書中公布了：1.一種基于生成對抗網絡的圖像生成方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、收集包含不同風格、主題和元素的圖像數據集，進行預處理和標注； S2、使用NLP技術訓練指令解析模塊，解析用戶指令； S3、構建并訓練創意融合網絡，根據用戶指令，融合圖像數據集的不同維度的特征，生成創意特征表示； S4、基于生成對抗網絡，構建生成器和判別器，使用對抗訓練的方式優化生成圖像的質量和創意性； S5、引入創意激發機制，在生成過程中注入隨機噪聲、進行風格遷移與變異，并建立用戶反饋循環；對生成的圖像進行測試，根據用戶反饋和評價指標優化生成方法； 在步驟S3中，所述創意融合網絡的實施步驟包括： S301、構建基于多層神經網絡的創意融合網絡，用于融合不同風格、主題或元素的特征； S302、創意融合網絡包含多個子網絡，分別負責處理不同類型的輸入，包括圖像風格特征、物體形狀特征、色彩搭配特征； S303、通過注意力機制或特征融合層，將不同維度的特征有機地結合在一起，形成新的創意特征表示； 在步驟S5中，所述創意激發機制的實施步驟包括： S501、在所述生成器的生成過程中，向生成器的輸入或中間層注入隨機噪聲，增加生成圖像的多樣性和不可預測性； S502、在所述創意融合網絡中，引入風格遷移技術，使生成的圖像在保持原有風格的基礎上，融入新的風格元素；同時，通過變異操作，對風格進行微調； S503、允許用戶對生成的圖像進行反饋，并根據用戶反饋調整生成策略，優化生成圖像。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人江西師范大學，其通訊地址為：330095 江西省南昌市南昌縣紫陽大道99號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。