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龙图腾网获悉南昌航空大学申请的专利基于改进GAN的图像生成模型构建、应用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：CN120876660B 。

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：202511403202.5，技术领域涉及：G06T11/10；该发明授权基于改进GAN的图像生成模型构建、应用方法及装置是由张聪炫;李旭辉;葛利跃;王梓歌;吴成中;陈震;王耀南设计研发完成，并于2025-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进GAN的图像生成模型构建、应用方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于改进GAN的图像生成模型构建、应用方法及装置，涉及图像样本生成领域，该方法包括获取待检测物的真实缺陷图像样本和随机噪声向量；利用真实缺陷图像样本和随机噪声向量对基于双重激励GAN的图像生成模型进行训练，得出训练后的图像生成模型；基于双重激励GAN的图像生成模型包括生成器和判别器；在生成器中采用第一跳跃双重激励模块，增强对图像关键信息的捕捉能力，另外，在判别器的特征提取网络中引入第二跳跃双重激励模块以及在解码器中采用可变形卷积，能够提升生成缺陷图像的逼真度和多样性。

本发明授权基于改进GAN的图像生成模型构建、应用方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于改进GAN的图像生成模型构建方法，其特征在于，包括： 获取待检测物的真实缺陷图像样本和随机噪声向量； 利用真实缺陷图像样本和随机噪声向量对基于双重激励GAN的图像生成模型进行训练，得出训练后的图像生成模型；基于双重激励GAN的图像生成模型包括生成器和判别器；在生成器中引入第一跳跃双重激励模块； 其中，所述生成器包括：依次连接的反卷积模块、第一上采样模块组、M个第二上采样模块组和第一卷积模块；反卷积模块的输入为随机噪声向量样本； 第一上采样模块组包括N个依次连接的第一上采样模块；每一第二上采样模块组包括依次连接的第二卷积模块、第一跳跃双重激励模块和第二上采样模块；N个第一上采样模块的输入还分别与第一个第一跳跃双重激励模块至第N个第一跳跃双重激励模块的输入一一对应连接；NM； 其中，所述第一跳跃双重激励模块包括：第一分支、第二分支、第一乘法层和第二乘法层； 第一分支包括依次连接的第一平均池化层、第一卷积层和第二卷积层； 第二分支包括依次连接的自适应上采样层、第三卷积层和第四卷积层； 第二卷积层的输出连接第一乘法层的输入，第四卷积层的输出和第一乘法层的输出连接第二乘法层的输入，第二乘法层的输出连接所属第二上采样模块组中的第二上采样模块的输入； 第n个第一跳跃双重激励模块中的第一平均池化层和自适应上采样层的输入连接第n个第一上采样模块的输入；第一乘法层的输入还连接所属第一跳跃双重激励模块中的第二卷积模块的输出；n=1,2,3，...，N； 其中，判别器包括特征提取网络、真实性判断模块和解码器网络； 特征提取网络包括：依次连接的第一下采样模块组、H个第二下采样模块组和第三卷积模块；第一下采样模块组的输入为生成器的输出；第三卷积模块的输出连接真实性判断模块的输入； 第一下采样模块组包括K个依次连接的第一下采样模块；每一第二下采样模块组包括依次连接的第二跳跃双重激励模块和第二下采样模块； 第一个第一下采样模块至第H个第一下采样模块的输出分别与第一个第二跳跃双重激励模块至第H个第二跳跃双重激励模块的输入一一对应连接；HK； 解码器网络的输入连接任意两个第二下采样模块的输出；解码器网络的输出和真实性判断模块的输出为判别器的输出； 其中，第二跳跃双重激励模块包括：依次连接的第二平均池化层、第五卷积层、第六卷积层和第三乘法层； 第h个第二跳跃双重激励模块中的第二平均池化层的输入连接第h个第一下采样模块的输出；h=1,2,3，...，H； 第三乘法层的输入还连接所属第二跳跃双重激励模块输入端连接的第一下采样模块或第二下采样模块的输出；第三乘法层的输出连接所属第二下采样模块组中的第二下采样模块的输入。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南昌航空大学，其通讯地址为：330063 江西省南昌市红谷滩区丰和南大道696号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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