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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生成对抗网络的堆绣线稿图上色方法及计算机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：CN115908606B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202211369392.X，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权基于生成对抗网络的堆绣线稿图上色方法及计算机设备是由刘永坚;赵陈;胡桉澍;马艳春;解庆;白立华设计研发完成，并于2022-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生成对抗网络的堆绣线稿图上色方法及计算机设备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堆绣线稿图上色方法及计算机设备，该方法包括以下步骤：收集动漫和堆绣彩色图像并进行预处理，之后提取相应的线稿和颜色提示信息，构建训练数据集；构建堆绣线稿上色模型；堆绣线稿上色模型包括特征提取模块、加入CSA模块的生成器和判别器；先利用动漫的训练数据集对堆绣线稿上色模型进行训练，之后在堆绣的训练数据集上进行迁移训练；将待处理的堆绣线稿和对应的颜色提示信息输入到训练好的堆绣线稿上色模型中，输出目标堆绣上色图像。本发明利用生成对抗网络来完成堆绣线稿的上色，通过在网络中引入特征提取模块提高了模型的泛化能力，同时引入了CSA模块提高了着色精度，减少了颜色溢出问题，上色效果更佳。

本发明授权基于生成对抗网络的堆绣线稿图上色方法及计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络的堆绣线稿图上色方法，其特征在于，包括以下步骤： 收集动漫和堆绣彩色图像，对收集到的彩色图像进行预处理，根据预处理后的彩色图像提取相应的线稿和颜色提示信息，由彩色图像以及对应的线稿和颜色提示信息构建训练数据集； 构建堆绣线稿上色模型；堆绣线稿上色模型包括特征提取模块、加入CSA模块的生成器和判别器； 先利用动漫的训练数据集对堆绣线稿上色模型进行训练，之后在堆绣的训练数据集上进行迁移训练； 将待处理的堆绣线稿和对应的颜色提示信息输入到训练好的堆绣线稿上色模型中，输出目标堆绣上色图像； 其中，堆绣线稿上色模型的生成器包括下采样模块、上采样模块和CSA模块，用于根据堆绣线稿和对应的颜色提示信息生成目标堆绣上色图像，其流程如下： 利用下采样模块将单通道堆绣线稿进行三次卷积操作，得到特征图；颜色提示信息使用一个卷积层卷积后再和特征图进行联结，然后继续利用下采样模块进行下采样，中间经过连续的CSA模块利用空间注意力和残差机制来减少颜色溢出；后面为四个上采样模块，每个上采样模块最前面是一个卷积子模块，其后跟随着Bn个ResNeXtBlock，最后使用亚像素卷积层来提高特征图的分辨率；经过右侧的上采样操作后，再经过一个卷积层和一个激活层，最终生成彩色图像； CSA模块对特征图的处理流程包括： 假设最后下采样输出的特征图为x，将x输入一个残差模块后得到的特征图y和使用特征提取模块对彩色图像提取出来的特征图进行联结后进行一次卷积，并使用激活函数激活，之后再次送入一个卷积层后使用激活函数激活得到z，将z和y相乘后与x相加得到一个CSA模块的输出结果。

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