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龙图腾网获悉大连大学申请的专利一种基于位置感知对抗生成网络的语义图像合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：CN115496821B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202211135103.X，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种基于位置感知对抗生成网络的语义图像合成方法是由周东生;徐嘉伟;刘瑞设计研发完成，并于2022-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于位置感知对抗生成网络的语义图像合成方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于位置感知对抗生成网络的语义图像合成方法，属于语义图像生成网络模型算法技术领域。本发明将从正态分布中采样的256维噪声向量z和语义分割掩码m输入到构建的LA‑GAN网络中，经过多个LACGNResBlks进行语义融合和上采样，最终进行经过tanh函数处理后，得到生成的真实感图像I。本发明的LA‑GAN网络模型通过图像生成过程深化了和语义分割掩码的融合，保证了图像生成的真实性；并结合分组规范化使得模型的训练减少对batchsize大小的依赖性。

本发明授权一种基于位置感知对抗生成网络的语义图像合成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于位置感知对抗生成网络的语义图像合成方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 一、LA-GAN网络模型构建 S1：将语义分割掩码m和从正态分布中采样的256维噪声向量z∈R256作为输入；首先，通过全连接层将噪声向量z投影到视觉域，然后对其进行变形，使噪声向量变成1024×4×4的特征图f0，将f0作为首层LACGNResBlks模块的起始输入，并逐层传递；其次，针对不同深度的LACGNResBlks模块，对语义分割掩码m进行不同分辨率的下采样，与特征图同时作为每个LACGNResBlks模块的输入； S2：将位置感知预测模块LAPM、指导抽样模块GSM和组规范化模块GN融合构成具有位置感知能力的条件组规范化模块LACGNBlock；其中，位置感知预测模块LAPM用于对输入的特征图进行空间感知预测，得到空间感知映射图pi；指导抽样模块GSM用于对输入的语义分割掩码进行指导抽样，得到调制参数γi和βi；组规范化模块GN用于将输入的特征图fi进行组规范化得到将空间感知映射图pi分别与调制参数γi和βi相乘后得到两个新的调制参数作为条件信息；然后与进行运算，得到新的特征图fi+1； S3：将两个LACGNBlock与两个Relu激活函数层、两个卷积层、一个跳跃连接和一个上采样层组合构成LACGNResBlks；将6个LACGNResBlks串联起来再加上一层卷积层和一层tanh激活层最终形成LA-GAN网络； 二、LA-GAN网络模型训练 S4：噪声向量z和语义分割掩码m在LA-GAN网络中进行语义融合，得到生成的图像I；将生成的图像I和数据集中的真实图像输入到判别器中进行训练，按照GAN损失、特征匹配损失和感知损失对LA-GAN网络模型进行优化训练，保存最优模型mode_best； S5：加载步骤S4中得到的模型model_best，输入噪声和语义分割掩码生成真实感图像。

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