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龙图腾网获悉华东师范大学申请的专利利用预训练StyleGAN模型动态卷积核修正的图像重构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：CN116071258B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202310060359.7，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权利用预训练StyleGAN模型动态卷积核修正的图像重构方法是由孙力;胡雪琦设计研发完成，并于2023-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本利用预训练StyleGAN模型动态卷积核修正的图像重构方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种利用预训练StyleGAN模型动态卷积核修正的图像重构方法，其特点是将输入图像送入多尺度编码器中得到多尺度特征，构建注意力模块，从多尺度特征中提取图像信息，得到风格码字和残差码字；将风格码字和残差码字送入预训练StyleGAN模型的生成器中，将生成器中的静态卷积核用风格码字调制为动态卷积核，并利用残差码字修正动态卷积核；将多尺度编码器和注意力模块结合，训练一个编码网络，利用修正后的生成器，实现图像的重构。本发明与现有技术相比具有参数量低，计算量低，显著提高重构图像质量的特点，方法简便，效率高，较好地解决了由于生成器动态卷积核缺乏有效修正而导致的重构图像质量差的问题。

本发明授权利用预训练StyleGAN模型动态卷积核修正的图像重构方法在权利要求书中公布了：1.一种利用预训练StyleGAN模型动态卷积核修正的图像重构方法，其特征在于，该方法包括以下具体步骤： 步骤1：将输入图像送入多尺度编码器中得到多尺度特征，构建注意力模块，从多尺度特征中提取图像信息，得到风格码字和残差码字； 步骤2：将风格码字和残差码字送入预训练StyleGAN模型的生成器中，将生成器中的静态卷积核用风格码字调制为动态卷积核，并利用残差码字修正动态卷积核； 步骤3：将多尺度编码器和注意力模块结合，训练一个编码网络，利用修正后的生成器，实现图像的重构；其中： 所述步骤2，具体包括： 步骤2-1：将风格码字经过全连接层映射为调制码字s，逐像素乘在静态卷积核上，得到动态卷积核Wd，其维度大小为Cout×Cin×3×3，Cout为卷积核的输出通道数，Cin为卷积核的输入通道数； 步骤2-2：将残差码字经过两个独立的全连接层映射为列残差码字P和行残差码字Q，其维度大小分别为Cout×L，L×Cin，L为残差码字的特征维度，将列残差码字P和行残差码字Q矩阵相乘，得到残差矩阵res，其维度大小为Cout×Cin； 步骤2-3：将残差矩阵res复制3×3份后加在动态卷积核Wd上，得到修正后的动态卷积核其维度大小为Cout×Cin×3×3。

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