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龙图腾网获悉武汉理工大学;青海武汉理工大学文化科技融合产业技术研究院申请的专利基于条件生成对抗网络的logo生成方法、系统及电子设备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：CN116109718B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202211433987.7，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权基于条件生成对抗网络的logo生成方法、系统及电子设备是由刘永坚;颜阳;胡桉澍;马艳春;解庆;白立华设计研发完成，并于2022-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于条件生成对抗网络的logo生成方法、系统及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于条件生成对抗网络的logo生成方法、系统及电子设备，本发明首先定义特征标签，包括分类标签和颜色标签；然后随机采样获取隐藏向量Z；最后将某一特征标签和隐藏向量Z输入基于条件生成对抗网络，生成可控logo图像；其中基于条件生成对抗网络，包括标签融合模块、全连接模块、生成器模块；本发明能够提升设计logo的效率，能够实现批量生成可控的logo。

本发明授权基于条件生成对抗网络的logo生成方法、系统及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于条件生成对抗网络的logo生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：定义特征标签，包括分类标签和颜色标签； 所述分类标签，是根据logo图片的特征，将logo图片分类为具象logo，抽象logo和文字logo三个子集；每个子集再进行细分，具象logo包括人物，动物，植物和器物四类，抽象logo包含圆形，三角形，四边形，多边形和箭头五类，文字型logo包含数字和字母两类； 所述颜色标签，逐个检查logo图片的像素值，最后统计汇总出logo图片的主色调，作为颜色标签； 步骤2：随机采样获取隐藏向量Z； 隐藏向量Z采样自高斯分布Nμ,σ2，大小为n×d的向量，其中n为预设值；d为隐藏向量的Z长度； 步骤3：将某一特征标签和隐藏向量Z输入基于条件生成对抗网络，生成可控logo图像； 所述基于条件生成对抗网络，包括标签融合模块、全连接模块和生成器模块； 所述标签融合模块，用于连接隐藏向量与特征标签；所述特征标签与一个随机的固定好的服从正态分布的向量R相乘；将相乘结果连接到隐藏向量之后； 所述全连接模块，用于解除特征纠缠，通过8层全连接层；经过全连接层后的输出与原始输入进行相加，获得样式矩阵W＝f[Y×R]∩Z，其中，Y表示特征标签； 所述生成器模块由五组上采样操作加反卷积操作组成，其中指定常量作为初始输入；指定常量经过上采样后，每次边长扩大两倍，扩大之后使用反卷积进行处理；反卷积核大小为3，步长为1；经过上采样操作和反卷积操作后，与样式矩阵W进行AdaIN操作，然后添加扰动向量，最终的输出结果输入到下一子模块的输入。

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武汉理工大学;青海武汉理工大学文化科技融合产业技术研究院，其通讯地址为：430070 湖北省武汉市洪山区珞狮路122号；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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