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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利基于广义零样本学习的图像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：CN116524264B 。

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：202310491908.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于广义零样本学习的图像生成方法及装置是由房小兆;胡曦;曾峙翔;胡妍;刘源源;韩娜;周郭许设计研发完成，并于2023-05-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于广义零样本学习的图像生成方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了基于广义零样本学习的图像生成方法及装置，方法包括：采用k‑means算法和预设视觉‑语义映射器根据初始可见视觉特征图生成可见实例语义特征，初始可见视觉特征图包括对应的初始可见语义特征；基于趋同进化理论分析可见实例语义特征与初始可见语义特征之间的差异性，并将差异性迁移至不可见语义特征中，得到增强不可见语义特征；采用预设WGAN根据可见实例语义特征和增强不可见语义特征生成优化视觉特征图，预设WGAN包括基础损失、分类损失和对比损失。本申请能够解决现有技术忽略了实例级特征的重要性，导致广义零样本学习分类过程判别性不足，使得分类结果缺乏准确性的技术问题。

本发明授权基于广义零样本学习的图像生成方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于广义零样本学习的图像生成方法，其特征在于，包括： 采用k-means算法和预设视觉-语义映射器根据初始可见视觉特征图生成可见实例语义特征，所述初始可见视觉特征图包括对应的初始可见语义特征，具体过程为： 采用k-means算法基于预设平方差损失将初始可见视觉特征图聚类为多个簇，其中每个所述簇包括簇聚类中心； 通过预设视觉-语义映射器将所述簇聚类中心映射至语义空间，得到可见实例语义特征； 基于趋同进化理论分析所述可见实例语义特征与所述初始可见语义特征之间的差异性，并将所述差异性迁移至不可见语义特征中，得到增强不可见语义特征，具体过程为： 计算所述可见实例语义特征与所述初始可见语义特征之间的差异性，同时计算所述初始可见语义特征与初始不可见语义特征之间的距离值； 基于趋同进化理论根据所述距离值将所述差异性迁移至不可见语义特征中，得到增强不可见语义特征，所述增强不可见语义特征表达为： ； 其中，表示第j个不可见类经过增强处理后的增强不可见语义特征，为超参数，表示与不可见类j最相近的可见类i，相应的，即表示最相近的可见类i与不可见类j之间的距离，即差异性，表示第j个不可见类与不可见类j最相近的可见类i之间的距离； 采用预设WGAN根据所述可见实例语义特征和所述增强不可见语义特征生成优化视觉特征图，所述预设WGAN包括基础损失、分类损失和对比损失，具体过程为： 通过预设对比嵌入层的映射器将所述可见实例语义特征和所述增强不可见语义特征映射至嵌入层，得到嵌入层特征； 基于预设高斯噪声和所述预设对比嵌入层中的对比网络层，采用预设WGAN根据所述可见实例语义特征和所述增强不可见语义特征生成优化视觉特征图。

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