买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉电子科技大学(深圳)高等研究院申请的专利一种基于生成对抗网络的快速水印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：CN119729148B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411788288.3，技术领域涉及：H04N21/845；该发明授权一种基于生成对抗网络的快速水印方法是由高联丽;刘可;邓慧敏;王轩瀚;宋井宽设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成对抗网络的快速水印方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于生成对抗网络的快速水印方法，属于数字水印技术领域。本发明基于一致性水印的快速生成框架，解决现有深度学习水印方法计算资源需求大的问题。传统方法需要重复调用深度模型来为每张图像或视频生成水印，计算成本高。本发明仅需一次生成水印，即可将其嵌入任意图像或视频中，无需重复调用深度模型。并且在水印效果上能够媲美现有的方法。适用于需要高效嵌入水印的场景，具有广泛的应用前景。

本发明授权一种基于生成对抗网络的快速水印方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络的快速水印方法，其特征在于，包括下列步骤： 步骤1，获取图像数据集，并构建生成器，判别器和解码器的网络结构； 其中，生成器的输入包括图像数据集中的原始图像和设置的水印消息，用于生成水印图像，且所有原始图像的水印消息的消息长度相同； 判别器网络用于评估生成器生成的水印图像与真实样本的相似性； 解码器用于对生成器生成的水印图像进行水印解码，输出重构水印消息； 步骤2，对生成器、判别器和解码器的网络参数进行初始化； 步骤3，基于图像识别数据集对生成器、判别器和解码器的网络参数进行联合训练； 步骤301，固定判别器和解码器的网络参数，基于生成器的损失函数对生成器的网络参数进行迭代优化，以使得生成器生成的水印图像逼近原始图像； 步骤302，固定生成器和判别器的网络参数，基于解码器的损失函数对解码器的网络参数进行迭代优化，以使解码器解码的重构水印消息与设置的水印消息一致； 步骤303，固定生成器和解码器的网络参数，基于判别器的损失函数对判别器的网络参数进行迭代优化，以使判别器对原始图像与水印图像的相似性判断逼近判别结果“真”； 依次重复执行步骤301至步骤303，直到达到预置的训练收敛条件时结束联合训练； 其中，生成器在联合训练时的损失函数设置为： 其中，为生成器，、分别表示判别器和生成器的输出，生成器生成的水印图像，为原始图像，为水印消息，上标为样本编号，为样本数量，为平衡超参数，为预设的权重系数，表示均方误差，表示生成的样本与原始图像之间的相似性误差； 步骤4，对联合训练好的生成器、判别器和解码器进行一致性训练； 一致性训练时，从图像数据集中选取新的原始图像，并基于对其设置的水印消息通过生成器得到水印图像，并根据计算得到原始图像的水印残差，根据得到对应原始图像的新水印图像并将其分别输入至判别器和解码器； 依次按照先生成器、再解码器、最后判别器的顺序执行，且一致性训练时生成器和判别器的损失函数与联合训练一致，在解码器在联合训练时的损失函数中增加一项关于新水印图像与原始图像之间的像素级误差项作为其一致性训练的损失函数； 步骤5，基于一致性训练完成的生成器获取目标图像的水印图像； 随机选取一张图像，并为其设置水印消息，再将选取的图像与设置的水印消息输入到生成器中； 基于生成器生成的水印图像计算目标图像的水印残差，再将水印残差添加到目标图像中的得到其水印图像。

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电子科技大学(深圳)高等研究院，其通讯地址为：518000 广东省深圳市龙华区观澜街道新澜社区观光路1301-78号银星智界二期2号楼；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。