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龙图腾网获悉电子科技大学长三角研究院(衢州)申请的专利一种基于生成对抗网络的两阶段图像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：CN114972568B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202210623258.1，技术领域涉及：G06T11/60；该发明授权一种基于生成对抗网络的两阶段图像生成方法是由龚海刚;刘明;邓攀;王晓敏;刘明辉设计研发完成，并于2022-06-01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两阶段图像生成方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于生成对抗网络的两阶段图像生成方法，包括：图像特征生成步骤：通过残差网络捕获输入图像的特征，训练一个特征生成网络，使用GAN拟合图像经过捕获网络后的特征进而得到特征生成器，并通过判别器区分图像经过捕获网络的特征和特征生成器生成的特征；图像生成步骤：固定图像特征生成步骤训练得到的特征生成器的参数，加入到新的图像生成网络，让随机噪声先经过特征生成器，然后将输出传入到图像生成器中得到最终生成的图像。本发明在阶段一先通过一个生成网络学习图像的特征，然后在阶段二通过对抗网络生成图像。相比于传统的GAN优化方法，能够降低GAN的训练难度、提高生成模式的多样性、提升图像生成质量。

本发明授权一种基于生成对抗网络的两阶段图像生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络的两阶段图像生成方法，其特征在于：所述两阶段图像生成方法包括： 图像特征生成步骤：通过残差网络捕获输入图像的特征，训练一个特征生成网络，使用GAN拟合图像经过捕获网络后的特征进而得到特征生成器，并通过判别器区分图像经过捕获网络的特征和特征生成器生成的特征； 图像生成步骤：固定图像特征生成步骤训练得到的特征生成器的参数，加入到新的图像生成网络，让随机噪声先经过特征生成器，然后将输出传入到图像生成器中得到最终生成的图像，判别器判别真实图像和图像生成器生成图像的特征区别，并指导特征生成器的生成； 所述判别器判别真实图像和图像生成器生成图像的特征区别，并指导特征生成器的生成包括：判别器判别真实图像和图像生成器生成图像的特征区别，如果真实图像和图像生成器生成图像的特征区别不满足要求时，将此时的特征作为特征生成器的学习对象重新生成特征生成器，直到真实图像和图像生成器生成图像的特征区别满足要求； 所述图像特征生成步骤和图像生成步骤中采用的损失函数均为： ，其中GP为梯度惩罚项，CT为表示连续性正则项，，Gi 表示图像生成器，Gf 表示特征生成器，即随机噪声先经过 Gf 然后其输出经过 Gi。

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长三角研究院(衢州)，其通讯地址为：324000 浙江省衢州市柯城区芹江东路288号1幢18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”。

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