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龙图腾网获悉成都雨链科技有限公司申请的专利一种基于DiT架构的服装设计增量生成方法及系统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：CN119578226B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202411629569.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于DiT架构的服装设计增量生成方法及系统是由武晓丽;黄锐设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于DiT架构的服装设计增量生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于DiT架构的服装设计增量生成方法及系统，涉及时装设计技术领域。所述方法利用DiT架构的强大生成能力，能够在初始设计的基础上，通过多阶段的增量生成和细化，逐步调整局部细节，实现设计的连续性和局部精细化调节。通过结合条件控制技术和多路径扩散模型的融合，设计师可以在设计流程中灵活修改特定区域，并根据反馈动态优化整体设计方案。该方法不仅显著提升了服装设计的精度与可控性，还有效解决了传统设计流程中灵活性不足的问题，为设计师提供了一种更加智能、高效的设计工具。本发明能够通过阶段性增量生成、条件控制及多路径扩散的结合，实现设计的逐步细化和调整，从而显著改善传统设计工具的不足。

本发明授权一种基于DiT架构的服装设计增量生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于DiT架构的服装设计增量生成方法，其特征在于，包括： 在数据库中选定目标元素，确定初始设计需求；所述数据库包括设计风格模型库、用户偏好库和材料库； 基于所述初始设计需求，利用设计提示词构造器的对话箱模块自动生成设计图的AI提示词；所述AI提示词反应设计的初衷、背景、设计风格、用户偏好和服装材料； 基于所述AI提示词，利用全局图像生成器进行文本词义分析和编码，并输出具有全局上下文的语义编码信息；所述全局图像生成器内置有Transformer模型；所述Transformer模型通过分词、词嵌入和基于词义上下文的编码来对输入文本进行处理； 根据设计师需求确定进行全局设计图像生成或局部优化，确定最终输出的设计图像；当决定进行全局设计图像生成时，执行第一处理流程，利用扩散模型进行优化调整，当决定进行局部优化时，执行第二处理流程，利用DiT模型进行优化调整； 所述第二处理流程，具体包括： 基于所述语义编码信息，利用DiT模型对设计的局部区域生成图像，并与原图进行无缝融合；所述DiT模型的处理过程包括：添加噪声、图像合并、局部生成条件注入、局部生成条件控制、局部图像特征采样、局部图像特征恢复和输出图像； 所述添加噪声的过程包括： 在生成局部优化图像的过程中，系统首先对原图和局部优化区域Mask分别添加高斯噪声，噪声注入的强度由预设参数控制，这个步骤为后续的图像生成器提供了初始状态，逐步从噪声中构建出符合设计师要求的图像，保证未修改区域的清晰度不受干扰，同时为局部图像的生成提供足够的自由度进行调整和优化； 所述图像合并的过程包括： 在对原图和局部Mask区域分别添加噪声后，系统将二者的编码信息进行合并，生成一个完整的输入图像编码； 所述局部生成条件注入的过程包括： 基于Transformer编码的设计需求语义，系统首先通过设计需求编码提取设计师的局部优化需求，并将需求与局部Mask区域编码相结合，生成条件化局部生成向量； 所述局部生成条件控制的过程包括： 通过多级条件控制机制，系统在扩散生成的各个步骤不断重新注入和调整设计条件，以确保局部区域的生成与预期一致； 所述局部图像特征采样的过程包括： 通过采样技术，系统提取局部区域的颜色、纹理和光影，并与原图的全局信息进行比对，确保局部修改不仅符合设计师的需求，还能与未修改部分保持一致的视觉风格； 所述局部图像特征恢复的过程包括： 采用扩散模型的逆向步骤，通过边界平滑过渡处理，系统避免了局部修改与周围区域产生视觉断层或冲突，从初始噪声逐渐恢复出清晰的图像细节。

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