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龙图腾网获悉深圳北理莫斯科大学申请的专利一种保障数字图像唯一性的NFT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：CN120611366B 。

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：202511107640.7，技术领域涉及：G06F21/16；该发明授权一种保障数字图像唯一性的NFT生成方法是由段海涵;胡希平;杨坤;黄凤吟;曾润浩设计研发完成，并于2025-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种保障数字图像唯一性的NFT生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种保障数字图像唯一性的NFT生成方法，包括步骤一、获取用户在区块链上的用户信息B；步骤二、通过哈希算法F对用户信息B进行编码，生成哈希值H；步骤三、加载双模块生成模型C1；步骤四、通过双模块生成模型C1中的编码器模块从NFT数据集中提取特征向量；步骤五、使用哈希值H匹配特征向量得到新的特征向量作为双模块生成模型C1中解码器模块的输入；步骤六、通过双模块生成模型C1中解码器模块生成图像I；步骤七、将图像I存储至去中心化网络，生成凭证CID，铸造NFT。本发明专注于加强对数字资产唯一性的保护，实现图像语义信息的高效提取，有效降低存储成本，有效解决了NFT复制和同质化问题。

本发明授权一种保障数字图像唯一性的NFT生成方法在权利要求书中公布了：1.一种保障数字图像唯一性的NFT生成方法，其特征在于：包括， 步骤一、获取用户在区块链上的用户信息B； 步骤二、通过哈希算法F对用户信息B进行编码，生成哈希值H； 步骤三、加载双模块生成模型C1； 所述双模块生成模型C1包括编码器模块和解码器模块，编码器模块基于卷积神经网络从NFT图像中提取深度语义特征，进行特征向量转换，解码器模块基于特征向量，结合哈希值H生成独特图像，哈希值H设定为m位； 所述加载双模块生成模型C1的具体步骤为：定义模型结构；实例化模型对象，分别加载编码器和解码器的权重；完成加载，加载双模块生成模型C1进入推理或训练模式； 所述进行特征向量转换包括：选定要使用的NFT图像数据集；使用卷积神经网络捕捉图像各种特征，输出特征向量； 步骤四、通过双模块生成模型C1中的编码器模块从NFT图像数据集中提取特征向量； 步骤五、使用哈希值H匹配特征向量得到新的特征向量作为双模块生成模型C1中解码器模块的输入； 步骤六、通过双模块生成模型C1中解码器模块生成图像I； 步骤七、将图像I存储至去中心化网络，生成凭证CID，铸造NFT。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳北理莫斯科大学，其通讯地址为：518115 广东省深圳市龙岗区龙城街道国际大学园路1号深圳北理莫斯科大学主楼504；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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