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龙图腾网恭喜浙江理工大学申请的专利基于生成对抗网络和稳定扩散模型的丝巾图案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：CN119540229B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-11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：202510088062.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于生成对抗网络和稳定扩散模型的丝巾图案生成方法是由张华熊;王罕仁;何利力;方志坚设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生成对抗网络和稳定扩散模型的丝巾图案生成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和稳定扩散模型的丝巾图案生成方法，首先借助SDXL模型的ComfyUI自定义工作流和IPAdapter‑Plus节点，对结构简约的经典花卉丝巾图案进行参考构图主题生成，完成数据扩增，进而生成一套符合丝巾图案规范的花卉丝巾图案数据集；在此基础上，本发明采纳并优化了StyleGAN模型以初步完成丝巾图案生成任务，特别引入了自注意力和边框注意力机制，显著提升了丝巾图案的生成质量；最后采用SDXL模型和ComfyUI工作流对初步生成的半成品丝巾图案进行图生图重绘，通过重绘解决初步生成的半成品丝巾图案中存在的细节缺漏、模糊、扭曲等问题。

本发明授权基于生成对抗网络和稳定扩散模型的丝巾图案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和稳定扩散模型的丝巾图案生成方法，包括如下步骤：1收集大量的花卉丝巾图案和花卉纹样图案，经预处理后输入至基于ComfyUI和SDXL模型的图案扩增工作流中，用以构建花卉丝巾图案数据集，具体地：首先对花卉丝巾图案进行数据清洗，筛除其中不合格的花卉丝巾图案，然后从合格的花卉丝巾图案中选取符合条件要求的花卉丝巾图案作为数据集并在此基础上进行扩增，将这些花卉丝巾图案连同花卉纹样图案输入至基于ComfyUI和SDXL模型的图案扩增工作流中，利用花卉丝巾图案学习构图主题，利用花卉纹样图案学习风格元素，将学习到的特征融合以生成新的花卉丝巾图案，从而构建花卉丝巾图案数据集；所述图案扩增工作流接受花卉丝巾图案、花卉纹样图案、正向prompt以及反向prompt作为输入，其中正向prompt除了基础的质量提示词之外，额外添加经WD14标注后得到的通用提示词，反向prompt只使用基础的质量提示词；花卉丝巾图案和花卉纹样图案经过裁剪后输入到IPAdapter-Plus节点，该节点首先使用一个预训练的CLIP编码器从带有提示词的图案中提取图像特征，然后使用一种解耦交叉注意力机制即文本特征和图像特征的交叉注意力层是分开的，为SDXL模型U-Net中的每个交叉注意力层添加了一个新的交叉注意力层，使得图像特征通过该解耦交叉注意力机制引导图像生成过程；通过这种方式，图像特征被独立地嵌入到SDXL模型的U-Net中，同时SDXL模型将输入的提示词转换为潜变量，并通过U-Net不断优化这些潜变量，从而得到一个含有噪音的潜变量；最后再通过一个用于去噪的Refiner模型对特征融合后的图案进行细化处理；2构建基于StyleGAN架构改进的丝巾图案生成模型，其由生成器和判别器两部分组成；生成器中的映射网络从正态分布中采样噪声向量映射到另一个潜空间中，产生多个用于控制丝巾图案生成的风格特征，这些风格特征从不同的位置输入到合成网络中，生成花卉丝巾图案Silk_G；判别器利用花卉丝巾图案数据集判断Silk_G是真的还是由生成器生成的；3对上述丝巾图案生成模型进行训练，完成训练后利用该模型生成半成品的花卉丝巾图案作为参考图像，输入基于SDXL模型的图生图工作流中进行重绘，即可自动生成成品的花卉丝巾图案，具体地：基于ComfyUI工作流构建一个图生图的重绘流程，该流程所需的隐变量为丝巾图案生成模型生成的花卉丝巾图案，作为一个基础的图案样式、构图及色彩的参考图像，同时采用IPAdapter-Plus节点学习参考图像，从中参考图案风格以保证风格不变，进而完成花卉丝巾图案的重绘，最后再由Refiner模型完成细化，得到成品的花卉丝巾图案。

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