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龙图腾网获悉长沙理工大学申请的专利一种双判别器生成式对抗网络模型的构建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：CN116091884B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202211333154.3，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种双判别器生成式对抗网络模型的构建方法及系统是由李文军;余治洪;王进;梁伟军;杨红忠;伍少远设计研发完成，并于2022-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种双判别器生成式对抗网络模型的构建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种双判别器生成式对抗网络模型的构建方法及系统，本方法通过构建用于判别图像真伪的第一判别器；构建用于计算图像之间相似度的第二判别器；基于生成器、第一判别器和第二判别器，构建双判别器的生成式对抗网络模型和生成式对抗网络模型的损失函数；根据损失函数，采用随机生成的第一预设数量的噪声数据和选取的第二预设数量的真实图像，对生成式对抗网络模型进行训练，获得训练好的生成式对抗网络模型。本发明能够提高生成式对抗网络模型的训练速度，提高图像生成的质量。

本发明授权一种双判别器生成式对抗网络模型的构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种双判别器生成式对抗网络模型的构建方法，其特征在于，所述双判别器生成式对抗网络的构建方法包括： 构建用于判别图像真伪的第一判别器； 构建用于计算图像之间相似度的第二判别器； 基于生成器、所述第一判别器和所述第二判别器，构建双判别器的生成式对抗网络模型和所述生成式对抗网络模型的损失函数； 根据所述损失函数，采用随机生成的第一预设数量的噪声数据和选取的第二预设数量的真实图像，对所述生成式对抗网络模型进行训练，获得训练好的生成式对抗网络模型，具体包括： 通过如下方式构建所述生成式对抗网络模型的损失函数： 其中，表示所述生成器，表示第一判别器，表示第二判别器，表示从真实数据域中选取的第一真实图像，表示从所述真实数据域中选取的第二真实图像，表示所述生成器的生成图像，表示期望，表示噪声数据，表示随机生成的第一预设数量的噪声数据； 预设多个批次的训练，对于每个批次的训练，进行如下操作： 随机生成第一预设数量的噪声数据，并将所述噪声数据输入至所述生成器中，获得噪声样本数据； 从所述真实数据域中选取第二预设数量的第一真实图像，并采用所述第一真实图像和所述噪声样本数据训练所述第一判别器； 从所述真实数据域中选取与所述第一真实图像数量相同的第二真实图像，并将所述第一真实图像和所述第二真实图像作为第一组数据，以及将所述第一真实图像和所述噪声样本数据作为第二组数据，根据所述第一组数据和所述第二组数据训练所述第二判别器； 所述第一判别器和所述第二判别器训练完后，将所述噪声数据输入至所述生成器中进行训练，以使所述生成器往且的方向生成图像； 直到所有批次的训练完成后，获得训练好的生成式对抗网络模型。

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