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龙图腾网恭喜杭州雪鸮网络科技有限公司申请的专利一种基于对抗神经网络的动画制作图像细化的方法和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：CN119359877B 。

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：202411898890.2，技术领域涉及：G06T13/80；该发明授权一种基于对抗神经网络的动画制作图像细化的方法和装置是由吴志炜;梁姬慧;陈东升;张淑君设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对抗神经网络的动画制作图像细化的方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于对抗神经网络的动画制作图像细化的方法和装置，属于图像生成技术领域，方法包括：将动画场景设计图增加材质分类信息并转化为二值化遮罩图，将二值化遮罩图与动画场景设计图进行通道拼接得到特征图；将特征图输入到带有改进的PSA模块的生成器网络中进行图像生成得到细化结果图；将主判别器和辅助判别器同步与生成器网络进行交替对抗训练，同时结合损失函数对训练进行监督，得到优化后的生成器网络作为最终的图像细化模型；将新的动画场景设计图输入到图像细化模型中进行图像生成以得到新的细化结果图。本发明能够提高一对一精准控制的图像生成能力，有效实现图像细节丰富度的提升，推动图像生成技术的发展和应用。

本发明授权一种基于对抗神经网络的动画制作图像细化的方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于对抗神经网络的动画制作图像细化的方法，其特征在于，包括以下步骤：将动画场景设计图增加材质分类信息并转化为二值化遮罩图，将二值化遮罩图与动画场景设计图进行通道拼接得到特征图；将特征图输入到带有改进的PSA模块的生成器网络中进行图像生成得到细化结果图，其中，在改进的PSA模块中，将基于特征图提取的细粒度特征图经全局最大池化得到的高频信息和基于特征图提取的粗粒度特征图经全局平均池化得到的低频信息进行融合，得到注意力调整后的特征图用于细化结果图的生成；将基于Unet网络构建的主判别器和基于预训练的视觉辅助网络构建的辅助判别器同步与生成器网络进行交替对抗训练，同时结合损失函数对训练进行监督，得到优化后的生成器网络作为最终的图像细化模型；将新的动画场景设计图输入到图像细化模型中进行图像生成以得到新的细化结果图。

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