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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利表面缺陷瓷砖图像生成方法、装置、设备及存储介质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：CN115937205B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202310025994.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权表面缺陷瓷砖图像生成方法、装置、设备及存储介质是由杨欢;王光亚;余松森;崔恒拓;吴赟恒;张炽诚;邱林伟;曾文哲;梁健淳设计研发完成，并于2023-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本表面缺陷瓷砖图像生成方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种表面缺陷瓷砖图像生成方法，包括步骤：训练瓷砖缺陷生成网络，通过训练好的所述瓷砖缺陷生成网络生成瓷砖缺陷图像；获取瓷砖背景图像，将瓷砖背景图像与瓷砖缺陷图像融合，得到表面缺陷瓷砖图像；其中，所述瓷砖缺陷生成网络包括归一化模块、全连接模块、仿射变换模块、多个合成模块和设置在每两个相邻的所述合成模块之间的自注意力模块。相对于现有技术，本发明的表面缺陷瓷砖图像生成方法通过在瓷砖缺陷生成网络能够生成大量具有多样性的瓷砖缺陷图像，将瓷砖缺陷图像与不同的瓷砖背景图像融合，从而得到具有多样性的表面缺陷瓷砖图像。

本发明授权表面缺陷瓷砖图像生成方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种表面缺陷瓷砖图像生成方法，其特征在于，包括步骤： 训练瓷砖缺陷生成网络，通过训练好的所述瓷砖缺陷生成网络生成瓷砖缺陷图像； 获取瓷砖背景图像，将瓷砖背景图像与瓷砖缺陷图像融合，得到表面缺陷瓷砖图像； 其中，所述瓷砖缺陷生成网络包括归一化模块、全连接模块、仿射变换模块、多个合成模块和设置在每两个相邻的所述合成模块之间的自注意力模块，其中，所述归一化模块用于对输入所述瓷砖缺陷生成网络的随机样本数据进行归一化处理； 所述全连接模块用于对所述归一化模块输出的数据进行全连接操作，输出中间向量； 所述仿射变换模块用于对所述中间向量进行仿射变换； 所述合成模块包括第一调制层、第一解调层、第一卷积层、第一输出层、上采样层、第二调制层、第二解调层、第二卷积层和第二输出层，其中，所述第一调制层用于根据可学习权重w对所述仿射变换输出的向量进行调制操作；所述第一解调层用于对所述第一调制层输出的向量进行解调操作；第一层所述合成模块的所述第一卷积层用于对所述第一解调层输出的向量和一常量c进行卷积操作；第二层至最后一层所述合成模块的所述第一卷积层用于对所述第一解调层输出的向量和所述自注意力模块输出的整体注意力特征图进行卷积操作；所述第一输出层用于对所述第一卷积层输出的特征向量添加偏置b和随机噪声；所述上采样层用于对所述第一卷积层输出的特征向量进行上采样操作；所述第二调制层用于根据可学习权重w对所述仿射变换模块输出的向量进行调制操作；所述第二解调层用于对所述第二调制层输出的向量进行解调操作；所述第二卷积层用于对所述上采样层输出的特征向量和所述第二解调层输出的向量进行卷积操作；所述第二输出层用于对所述第二卷积层输出的特征向量添加偏置b和随机噪声，输出生成特征图x，最后一层所述合成模块输出的所述生成特征图确定为瓷砖缺陷图像； 所述自注意力模块包括第三卷积层、第四卷积层、第五卷积层、注意力层和第三输出层，其中，所述第三卷积层用于将所述生成特征图x变换为第一特征空间fx；所述第四卷积层用于将所述生成特征图x变换为第二特征空间gx；所述第五卷积层用于将所述生成特征图x变换为第三特征空间hx；所述注意力层用于根据所述第一特征空间fx和所述第二特征空间gx对所述生成特征图x的每一个像素点进行点注意力计算，输出所述生成特征图x的第j个像素点xj生成时，其上第i个像素点xi的点注意力图βj,i；所述第三输出层用于对全部所述点注意力图βj,i和所述第三特征空间hx进行图像叠加处理，输出整体注意力图。

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