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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种基于语义自适应生成对抗网络的文本到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：CN120543999B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202511038623.2，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于语义自适应生成对抗网络的文本到图像生成方法是由侯英鹂;朱志良;张伟;于海设计研发完成，并于2025-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语义自适应生成对抗网络的文本到图像生成方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于语义自适应生成对抗网络的文本到图像生成方法，涉及图像生成技术领域，本发明利用仿射变换模块实现对图像特征的语义自适应调制，从而有效提高生成图像与文本语义的一致性，在生成器网络中特别引入了自注意力层，利用自注意力机制显著增强了图像特征内部的长距离全局信息交互能力，进一步改善了图像整体结构的连贯性和视觉质量。在判别器网络中使用了坐标注意力模块，不仅可以提取通道间的信息，同时显式考虑了图像特征的位置信息，能够高效地帮助网络实现更准确的图像质量评估，有效降低计算复杂度和提高判别精度。采用单阶段生成网络结构，在实现高分辨率图像生成的同时，显著降低了模型参数量和计算负担。

本发明授权一种基于语义自适应生成对抗网络的文本到图像生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于语义自适应生成对抗网络的文本到图像生成方法，其特征在于，包括： 步骤1：获取自然语言描述文本和随机噪声向量，基于自然语言描述文本和随机噪声向量，构建融合特征； 步骤2：将融合特征输入语义自适应生成对抗网络中，得到预测图像； 步骤3：分别将预测图像和自然语言描述文本的真实图像，输入基于坐标注意力的判别器网络，得到预测联合特征和真实联合特征； 步骤4：基于预测联合特征和真实联合特征计算损失函数值，基于损失函数值，对语义自适应生成对抗网络中的参数进行更新，对语义自适应生成对抗网络中的参数进行多次更新后，得到训练完成的语义自适应生成对抗网络； 步骤5：获取待生成的自然语言描述文本，基于待生成的自然语言描述文本和随机噪声向量，构建融合特征，将融合特征输入训练完成的语义自适应生成对抗网络中，得到最终的图像； 其中，步骤3具体包括： 将预测图像沿水平方向进行全局平均池化，得到第一横向特征，将预测图像沿垂直方向进行全局平均池化，得到第一纵向特征，将第一横向特征和第一纵向特征进行拼接，得到第一拼接特征图，将第一拼接特征图依次经过卷积和Sigmoid激活函数，得到第一注意力图，将第一注意力图按位与高维文本特征向量相乘，得到预测联合特征，同理可得真实联合特征。

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