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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利适用于多类别和稀缺样本数据场景的图像生成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：CN121095092B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511639446.3，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权适用于多类别和稀缺样本数据场景的图像生成方法及系统是由贾雯雯;于琪;梁锡军;田璞;朱雪瑜;渐令;邵明文;宋允全设计研发完成，并于2025-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本适用于多类别和稀缺样本数据场景的图像生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了适用于多类别和稀缺样本数据场景的图像生成方法及系统，涉及图像生成技术领域，包括：对原始样本数据预处理，得到图像训练样本；构建并初始化生成对抗网络，所述生成对抗网络包括由多个生成器网络个体组成的进化种群和判别器网络，预先设定超参数，通过适应度函数评估每个生成器网络的适应度确定最优生成器网络个体；根据适应度采用不同的变异策略生成候选子代；在候选子代中选择出下一代个体；调整判别器网络的误差参数并更新判别器网络参数；当达到最大迭代次数时，得到适应度最高的生成器网络，并用于生成图像。本发明相较于传统通过改进损失函数或增强网络结构提升图像质量的方法有效缓解了模式坍塌问题。

本发明授权适用于多类别和稀缺样本数据场景的图像生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.适用于多类别和稀缺样本数据场景的图像生成方法，其特征在于，包括： 获取原始样本数据，并进行预处理，得到图像训练样本； 构建并初始化生成对抗网络，所述生成对抗网络包括由多个生成器网络个体组成的进化种群和判别器网络； 预先设定超参数，并利用图像训练样本训练生成对抗网络，通过适应度函数评估每个生成器网络的适应度确定最优生成器网络个体；根据适应度采用不同的变异策略生成候选子代；在候选子代中利用接受-拒绝方法选择出下一代个体；调整判别器网络的误差参数并更新判别器网络参数； 根据适应度采用不同的变异策略生成候选子代的具体方法为：当生成器网络的适应度大于最低适应度阈值且小于最高适应度阈值时，控制生成器网络的网络参数向最优生成器网络个体靠拢学习，以知识蒸馏的方式学习，生成第一变异后代；当生成器网络的适应度小于最低适应度阈值时，控制生成器网络的网络参数向随机选择的个体探索，生成第二变异后代； 计算第一变异后代和第二变异后代的目标函数梯度估计，并更新第一变异后代和第二变异后代，得到候选子代； 所述选择出下一代个体的方法为：若候选子代的适应度高于当前生成器网络个体的适应度，且超过设定的阈值，则接受候选子代作为下一代个体；否则，将拒绝候选子代进入下一代，保留当前生成器网络个体作为下一代个体； 若所有的候选子代均被拒绝进入下一代，对应设置拒绝次数增加1次，否则保持拒绝次数不变，当拒绝次数达到设置的最大拒绝次数，则结束训练； 当达到最大迭代次数时，得到适应度最高的生成器网络，并用于生成图像。

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中国石油大学(华东)，其通讯地址为：266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66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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