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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种用于单源域泛化的对抗微调与生成方法及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：CN120298542B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510340723.4，技术领域涉及：G06T11/60；该发明授权一种用于单源域泛化的对抗微调与生成方法及装置是由程德;许志鹏;王楠楠;杨曦;高新波设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于单源域泛化的对抗微调与生成方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种用于单源域泛化的对抗微调与生成方法及装置，涉及领域泛化图像分类技术领域。包括：获取用于领域泛化任务的数据集；构建领域泛化模型，领域泛化模型包括依次连接的文本编码器、自编码器和条件去噪模块，文本编码器用于对多个子数据集添加类别提示和领域风格提示；将多个子数据集输入领域泛化模型中，以利用渐进式对抗学习策略对领域泛化模型进行训练，得到训练完成的领域泛化模型；将单源域数据集输入训练完成的领域泛化模型，以使训练完成的领域泛化模型进行单源域泛化，输出具有不同类型和不同领域风格的目标图像。当目标领域特征过于抽象时，可以生成对应领域的图像样本，还可以生成多个领域风格和多个类别的多样化图像。

本发明授权一种用于单源域泛化的对抗微调与生成方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种用于单源域泛化的对抗微调与生成方法，其特征在于，包括： 获取用于领域泛化任务的数据集，所述数据集包括多个子数据集，每个子数据集的领域风格不同且类别数量相同； 构建领域泛化模型，所述领域泛化模型包括依次连接的文本编码器、自编码器和条件去噪模块，所述文本编码器用于对所述多个子数据集添加类别提示和领域风格提示； 将所述多个子数据集输入所述领域泛化模型中，以利用渐进式对抗学习策略对所述领域泛化模型进行训练，得到训练完成的领域泛化模型； 将单源域数据集输入所述训练完成的领域泛化模型，以使所述训练完成的领域泛化模型进行单源域泛化，输出目标图像，所述目标图像为具有不同类型和不同领域风格的图像； 所述多个子数据集均包括多个预设文本以及与所述多个预设文本对应的多个预设图像，所述多个预设文本用于表述类别名称； 所述将所述多个子数据集输入所述领域泛化模型中，以利用渐进式对抗学习策略对所述领域泛化模型进行训练，得到训练完成的领域泛化模型，包括： 将所述多个预设文本输入所述文本编码器，以利用所述文本编码器在所述多个预设文本中添加所述类别提示，以使所述文本编码器输出第一文本嵌入表示特征； 将所述多个预设图像输入所述自编码器，以使所述自编码器输出第一潜在表示； 将所述第一文本嵌入表示特征和所述第一潜在表示输入所述条件去噪模块，以使所述条件去噪模块输出预测噪声； 基于所述预测噪声和高斯噪声，利用反向传播算法，确定更新的类别提示； 将所述更新的类别提示输入所述文本编码器，以利用所述文本编码器在所述多个预设文本中添加所述领域风格提示，以使所述文本编码器输出第二文本嵌入表示特征； 将所述第二文本嵌入表示特征输入所述条件去噪模块，以利用所述条件去噪模块对随机生成的噪声进行去噪，输出第二潜在表示； 基于所述第二潜在表示和所述第二文本嵌入表示特征，利用反向传播算法，确定更新的领域风格提示； 将所述更新的领域风格提示存储到记忆库中，以得到所述训练完成的领域泛化模型。

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