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龙图腾网获悉大连民族大学申请的专利一种基于深度学习的民族服装设计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：CN115205424B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202211006799.6，技术领域涉及：G06T11/60；该发明授权一种基于深度学习的民族服装设计方法是由何加亮;焦红磊设计研发完成，并于2022-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的民族服装设计方法在说明书摘要公布了：本申请涉及计算机视觉领域和服装设计领域，尤其涉及一种基于深度学习的民族服装设计方法。方法包括：确定基于民族特色风格的风格图片，以及根据民族特色风格对风格图片进行训练，得到处理模型；确定内容图片，以及通过相应于民族特色风格的处理模型对可配合民族特色风格的内容图片进行风格迁移，得到相应于民族特色风格的图案素材图片；确定服装底板，以及对图案素材图片进行对抗网络训练，得到设计图片。本申请通过将人工智能深度学习与服装设计相结合，提取民族传统服饰的廓型、色彩和细节元素，运用风格迁移，生成对抗网络创造出新的艺术形式，创新出符合大众审美的现代服装，将艺术与科技进行了有机的结合，取得的良好的效果。

本发明授权一种基于深度学习的民族服装设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的民族服装设计方法，其特征在于，包括： S1：确定基于民族特色风格的风格图片，以及根据民族特色风格对风格图片进行训练，得到相应于民族特色风格的处理模型； S2：确定可配合民族特色风格的内容图片，以及通过相应于民族特色风格的处理模型对可配合民族特色风格的内容图片进行风格迁移，得到相应于民族特色风格的图案素材图片； S3：确定服装底板，以及基于服装底板对图案素材图片进行对抗网络训练，得到可实用于服装生产的服装设计图片； 所述可配合民族特色风格的内容图片为基于服装设计图片的获取目的，基于民族特色风格所选择的内容图片； 所述步骤S2包括： S21：建立基于内容损失和风格损失的损失函数，损失函数如下所示： 式中，Losstotal表示总损失值；Lossstyle表示内容损失；表示相应于内容损失的网络权值；Losscontent表示风格损失；表示相应于内容损失的网络权值； S22：确定基于快速风格迁移的网络结构，所述网络结构包括：图片转换网络阶段结构和损失网络阶段结构； 确定可配合民族特色风格的内容图片，以及通过相应于民族特色风格的处理模型对可配合民族特色风格的内容图片进行风格迁移，得到相应于民族特色风格的图案素材初始图片； S23：根据图片转换网络阶段结构，转换所述图案素材初始图片为图案素材转换图片； S24：通过VGG19构建损失网络，以及输入可配合民族特色风格的内容图片、基于民族特色风格的风格图片和相应于民族特色风格的图案素材初始图片至损失网络，得到损失特征图分布； S25：根据损失网络阶段结构，通过损失特征图分布，计算图案素材初始图片的内容损失和风格损失； 以及，根据损失函数、内容损失和风格损失，计算相应于图案素材图片的总损失值； S26：基于总损失值最小化原则，调节和的占比，获取和的最佳比例； S27：基于和的最佳比例，得到相应于民族特色风格的图案素材图片。

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