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龙图腾网获悉南京大学;江苏万维艾斯网络智能产业创新中心有限公司申请的专利基于轻量模型微调的小样本图像生成方法、装置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：CN116246149B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202310320523.3，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于轻量模型微调的小样本图像生成方法、装置及存储介质是由霍静;王功胜;李文斌;高阳;解宇设计研发完成，并于2023-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于轻量模型微调的小样本图像生成方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了基于轻量模型微调的小样本图像生成方法、装置及存储介质，涉及计算机视觉领域。本发明基于轻量GAN微调的小样本图像生成方法可以缓解小样本场景下的GAN过拟合问题，同时采用重点区域约束的蒸馏策略可以更好的关注用户感兴趣区域的特征。包括如下步骤：采用模型压缩方法获取轻量模型来减轻模型微调过程中的过拟合；引入掩码操作来进行重点区域约束；设计跨域通道自相关蒸馏损失来处理具有形变的小样本图像生成任务。本发明通过将掩码操作和空间自相关损失结合提出重点区域约束的跨域空间自相关损失。通过分析多个数据集的实验结果可得出，本发明提出的基于轻量GAN模型微调的小样本图像生成方法表现出具有竞争力的结果。

本发明授权基于轻量模型微调的小样本图像生成方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.基于轻量模型微调的小样本图像生成方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、针对小样本图像生成任务中源域和目标域的图像特点，将数据集分为空间特征变化数据集和空间特征不变数据集； S2、通过对GAN进行结构化剪枝获取轻量GAN模型，同时采用知识蒸馏方法提高轻量GAN模型在源域的生成表现； S3、在小样本图像生成任务中引入内容解析网络实现对重点区域的解析，将源域的图像送入预训练的内容解析网络获得掩码，；其中表示空间位置是背景区域，表示空间位置是前景区域；将得到的掩码用于消除背景对后续微调过程的干扰；通过上述操作分类图像的前景区域和背景区域，用于在微调的过程中关注重点区域的信息； S4、结合S3的掩码操作，针对空间特征不变数据集的生成任务，在微调过程中通过使用重点区域跨域空间自相关损失，约束图像空间结构保持一致的同时忽略背景对微调任务的干扰，具体包括： S4-1、在传统的空间自相关损失约束的基础上，施加掩码操作，忽略背景区域和前景区域在空间位置的相似度计算，以及背景区域和背景区域的在空间位置上相似度计算； S4-2、对于生成器的特征图,合并空间维度并转置，在通道维度进行归一化后得到，对于，合并空间维度得到； 微调过程中的蒸馏损失设计如下式： ； 其中，代表生成器第层的特征图，表示源域生成器，表示目标域生成器，表示调整掩码向量； S5、结合S3的掩码操作，针对空间特征变化数据集生成任务的特点，在微调过程中通过使用重点区域跨域通道自相关损失，松弛空间结构约束的同时忽略背景对微调任务的干扰； S6、通过将上述的重点区域跨域空间自相关损失和重点区域跨域通道自相关损失，分别用于空间特征不变数据集和空间特征变化数据集的小样本图像生成任务。

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