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龙图腾网获悉湖南科技职业学院申请的专利基于GAN风格约束机制的非遗藏品模型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：CN121095469B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511644281.9，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于GAN风格约束机制的非遗藏品模型生成方法及系统是由刘曼;夏慧中;戴臻;丰顺;宋雪;周志颖;周欢;邓创涛;庄果夫设计研发完成，并于2025-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于GAN风格约束机制的非遗藏品模型生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于GAN风格约束机制的非遗藏品模型生成方法及系统，涉及非物质文化遗产数字化保护与展示技术领域。通过集成用户画像数据与非遗基础数据驱动生成对抗网络，结合风格约束机制实现艺术风格精准控制，利用增强现实技术实现动态场景匹配展示，具有提升非遗数字化建模效率、增强用户交互体验、保障文化传承准确性的优点。

本发明授权基于GAN风格约束机制的非遗藏品模型生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于GAN风格约束机制的非遗藏品模型生成方法，其特征在于，包括： 接收非遗藏品的基础原始数据，所述基础原始数据包括图像素材和文本描述； 获取用户行为信息，所述用户行为信息包括用户在数字平台上的交互事件、浏览历史或操作记录； 基于用户行为信息生成用户画像数据，包括：提取行为信息中的关键特征，构建行为特征向量；计算特征值，所述特征值包括第一特征值和平均特征值，用于量化行为模式；建立标志性标签，所述标签基于多维度特征信息分类生成； 集成用户画像数据与基础原始数据，作为生成非遗藏品模型的输入； 采用生成对抗网络生成非遗藏品的三维模型，其中生成器接收风格约束参数，所述风格约束参数通过对比学习生成风格编码向量，所述风格编码向量用于控制非遗藏品模型的艺术风格； 判别器基于对抗训练优化模型真实性，损失函数包含内容保持项和风格对齐项； 通过用户画像数据的特征值调整生成权重，以优化模型生成过程； 使用增强现实展览应用程序为真实场景中的展览目标创建增强现实标记和唯一标识符； 当用户拍摄的当前环境图像与预存真实场景图像匹配时，通过识别增强现实标记的唯一标识符，在展览目标处展示非遗藏品模型； 其中，所述基于用户行为信息生成用户画像数据包括： 获取用户行为信息并对行为信息进行预处理以提取关键特征，所述关键特征包括点击频率、会话时长或交互深度； 构建行为特征向量，使用预训练编码器将关键特征转化为数值向量表示，其中编码器基于神经网络模型实现，确保向量维度一致； 计算特征值，包括第一特征值和平均特征值，所述第一特征值通过向量模长计算获得，反映行为整体强度，平均特征值通过向量平均值计算获得，衡量行为稳定性； 建立标志性标签，基于聚类算法对特征值进行分类，生成标签并通过权重分配优化标签准确性。

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