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龙图腾网获悉北京中科弧光量子软件技术有限公司申请的专利基于量子生成对抗神经网络的商品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：CN118247373B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202410357243.4，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权基于量子生成对抗神经网络的商品图像生成方法是由崔国龙设计研发完成，并于2024-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于量子生成对抗神经网络的商品图像生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于量子生成对抗神经网络的商品图像生成方法，涉及基于量子计算的数据生成技术领域，本发明采用基于量子力学基本原理的全新的计算模式即量子计算。由于量子神经网络具有强大的并行性和非局域特性，使本发明中最新得到的量子生成神经网络，在商品图像的全局特征的提取和收敛速度上都要优于经典神经网络，且在量子生成神经网络的设计以及超参数的调整上相比于经典神经网络更加简单，适合在目前的NISQ真实量子计算机上执行。

本发明授权基于量子生成对抗神经网络的商品图像生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于量子生成对抗神经网络的商品图像生成方法，其特征在于，包括： S1、将经典随机噪声加载为量子态； S2、利用量子生成神经网络对量子态进行操作，生成假的商品图像特征数据，所述假的商品图像特征数据的维度与降维后的真实商品图像数据的维度相同； S3、将所述假的商品图像特征数据输入量子判别神经网络，得到第一预测结果，将所述降维后的真实商品图像数据输入所述量子判别神经网络，得到第二预测结果； 基于量子计算机支持的基本量子门操作构建量子生成神经网络以及量子判别神经网络的基本构建模块U和P，基于作用于相邻量子比特之间的多个基本构建模块U实现量子纠缠以及对经典随机噪声的量子操作，测量量子生成神经网络的每个量子比特的Pauli-Z期望，作为假的商品图像特征数据，基于多个基本构建模块U和P，实现量子系统量子态特征的收缩，测量剩下的量子比特的Pauli-Z期望； S4、将所述第一预测结果和所述第二预测结果组合成用于训练所述量子判别神经网络的第一损失函数，根据所述第一损失函数更新所述量子判别神经网络的参数； S5、当更新所述量子判别神经网络的参数的次数达到预设次数阈值后，将所述假的商品图像特征数据输入当前的量子判别神经网络中，得到预测结果，根据所述预测结果，构建用于训练所述量子生成神经网络的第二损失函数，根据所述第二损失函数更新所述量子生成神经网络的参数，使当前的量子判别神经网络将所述假的商品图像特征数据判别为真； S6、返回执行S1，直至使最新得到的量子判别神经网络不能判断出是否为假的商品图像特征数据； S7、利用最新得到的量子生成神经网络，生成商品图像数据； 将经典随机噪声加载为量子态，包括： 通过角度编码方式，将经典随机噪声加载为量子态； 将经典随机噪声中的每个元素取反正切，获得量子门的旋转角，基于量子门的旋转角，通过旋转量子门将经典随机噪声加载到量子态的振幅上，以将经典随机噪声加载为量子态。

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