北京航空航天大学杭州创新研究院高飞获国家专利权
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龙图腾网获悉北京航空航天大学杭州创新研究院申请的专利基于多判别器协作的图像生成方法及系统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：CN114898004B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202210653438.4，技术领域涉及：G06T9/00；该发明授权基于多判别器协作的图像生成方法及系统是由高飞;韩旭;陈鹏辉;王俊;罗喜伶设计研发完成，并于2022-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多判别器协作的图像生成方法及系统在说明书摘要公布了：本说明书实施例提供了一种基于多判别器协作的图像生成方法和系统，该方法包括采集获取真实图像初始集，预处理后得到真实图像数据集；构造生成器网络和判别器网络，噪声输入至生成器网络获得生成图像集；基于生成图像集和真实图像送入各判别器得到各判别结果并进行求取平均值获得联合损失函数，通过梯度归一化法对联合损失函数进行梯度约束，得到归一化损失函数，计算判别器和生成器的损失函数并进行判别器网络和生成器网络的参数更新获得最优的生成器网络；通过最优的生成器网络生成图像。本发明通过多个判别器的协作与梯度归一化方法，减轻了收敛不稳定和模式崩溃等GANs训练过程中的问题，提升了GANs生成图像的质量与多样性。
本发明授权基于多判别器协作的图像生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多判别器协作的图像生成方法，其特征在于，包括步骤： 采集获取真实图像初始集，对真实图像初始集进行预处理后得到真实图像数据集； 构造生成器网络和判别器网络，判别器网络由多个初始化方法与学习率不同的判别器构成； 采样高斯白噪声输入至生成器网络获得生成图像集； 基于生成图像集，从真实图像数据集中获取等数量的真实图像，拼接真实图像与生成图像并将其送入各判别器得到各判别结果； 将各判别结果进行求取平均值获得联合损失函数，通过梯度归一化法对联合损失函数进行梯度约束，得到归一化损失函数，通过归一化损失函数计算判别器损失函数与生成器损失函数并进行判别器网络和生成器网络的参数更新，直至获得最优的生成器网络；最后通过最优的生成器网络生成图像； 所述判别器网络的归一化损失函数如下式所示： 判别器网络的损失函数的梯度范数有界，证明如下： 在梯度归一化方法的约束之下，的梯度范数取值范围为[-1,1]。
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