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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种基于多模态自注意力机制生成对抗网络的红外图像生成及装置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：CN120070213B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510100455.9，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种基于多模态自注意力机制生成对抗网络的红外图像生成及装置是由田甜;陈云霄;田金文设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态自注意力机制生成对抗网络的红外图像生成及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态自注意力机制生成对抗网络的红外图像生成方法及装置，属于红外图像生成领域。该方法包括：对输入可见光图像进行分割，并进行线性压缩；在压缩后的图像块内部进行多层基于窗口的局部自注意力计算并引入自适应相关性掩码，得到图像的局部关联性表达；在压缩后的图像块之间进行多层基于快速全局自注意力计算，得到图像的全局关联性表达；将图像的局部关联性表达和全局关联性表达进行融合，获得包含解耦后的背景特征和目标特征的特征图；对特征图进行解码和上采样，输出与输入图像大小一致的红外图像。生成的红外图像具有正确的红外特征和更好的视觉效果。

本发明授权一种基于多模态自注意力机制生成对抗网络的红外图像生成及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态自注意力机制生成对抗网络的红外图像生成方法，其特征在于，包括： S1、对输入可见光图像进行分割，得到同样大小的图像块，并进行线性压缩； S2、在压缩后的图像块内部进行多层基于窗口的局部自注意力计算，并引入自适应相关性掩码，得到图像的局部关联性表达； S3、在压缩后的图像块之间进行多层基于快速全局自注意力计算，得到图像的全局关联性表达； S4、将图像的局部关联性表达和全局关联性表达进行融合，获得包含解耦后的背景特征和目标特征的特征图； S5、对所述特征图进行解码和上采样，输出与输入图像大小一致的红外图像； 其中，在步骤S2中使用SwinTransformer中的W-MSA和SW-MSA进行窗口内部的自注意力计算；在压缩后的图像块之间采用快速全局自注意力机制FG-MSA； 所述步骤S4包括： S41、将W-MSA的输出和第一个FG-MSA的输出进行拼接融合，得到第一结果，并将所述第一结果与其通过一个层标准化层和多层感知机后的输出进行残差计算； S42、将残差结果作为SW-MSA和第二个FG-MSA的输入，将SW-MSA的输出和第二个FG-MSA的输出进行拼接融合，得到第二结果，并将所述第二结果与其通过一个层标准化层和多层感知机后的输出进行残差计算； S43、对S42中计算得到的残差结果进行线性嵌入，将其作为S41中W-MSA和第一个FG-MSA的输入，并依次进行6次迭代，获得包含解耦后的背景特征和目标特征的特征图。

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