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龙图腾网获悉成都职业技术学院申请的专利基于生成对抗网络的多模态数据合成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：CN120070207B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510542303.4，技术领域涉及：G06F16/40；该发明授权基于生成对抗网络的多模态数据合成系统是由刘一畅设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生成对抗网络的多模态数据合成系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，具体地说，涉及基于生成对抗网络的多模态数据合成系统。其包括动态分层划分单元、交互式选择单元、多模态特征对齐单元和阶段无缝拼接单元。本发明避免全局优化的限制，允许更精细的局部调整，使用户可以标记特定区域并输入描述，满足个性化需求，在保证文本和图像特征的一致性增强了生成结果的质量和风格一致性的前提下，用户可根据需求选择时间或精度优先，适应不同的使用场景。

本发明授权基于生成对抗网络的多模态数据合成系统在权利要求书中公布了：1.基于生成对抗网络的多模态数据合成系统，其特征在于：包括动态分层划分单元（100）、交互式选择单元（200）、多模态特征对齐单元（300）和阶段无缝拼接单元（400）； 通过所述动态分层划分单元（100）基于图像特征点对参考图进行递归式区域划分形成多阶合成区域，并使所述交互式选择单元（200）允许用户标记需调整的合成区域，并输入用于转换调整合成区域的文字描述，其中： 所述多模态特征对齐单元（300）用于将文本描述与标记的多阶合成区域进行联合编码，使阶段无缝拼接单元（400）分阶段的局部生成对抗网络形成候选图像，再通过多模态融合算法与参考图无缝拼接； 所述动态分层划分单元（100）包括图像特征提取模块（110）和区域划分模块（120）；所述图像特征提取模块（110）用于采用Canny边缘检测和Harris角点检测提取参考图的特征点；所述区域划分模块（120）使用K-means算法随机选择K个初始质心，将每个特征点分配到最近的质心，计算每个簇的质心，重复分配和更新，直到质心不再变化划分形成多个初始区域，根据层级对每个初始区域进一步进行特征点检测和划分形成子区域，直到满足设定层级； 所述交互式选择单元（200）包括交互反馈模块（210）和文字输入模块（220）；所述交互反馈模块（210）用于接收所述区域划分模块（120）输出的层级区域展示在交互式界面，层级区域包括初始参考图、初始区域和子区域，在当前层级区域不是用户所需的区域时，允许用户设定层级，直至触发标记信号；所述文字输入模块（220）接收标记信号后，针对多个标记信号对应的层级区域键入文字描述用于指导如何调整标记的层级区域； 所述多模态特征对齐单元（300）进行联合编码时，包括以下步骤： 文本嵌入：通过大量捕捉文本的语义信息进行分词处理，并对文本进行编码，生成文本嵌入向量，使用预训练语言模型生成语义信息与文本嵌入向量的映射关系，识别所述文字输入模块（220）键入的文字描述捕捉的语义信息输入预训练语言模型中，输出文本嵌入向量； 图像特征嵌入：通过所述图像特征提取模块（110）感知多个层级区域的图像特征形成每个层级区域的特征向量，并通过全连接层映射到与文本嵌入相同的语义空间； 联合编码：分别对文本嵌入向量和图像特征向量进行多头自注意力处理，以增强各自的语义表示，并通过交叉注意力机制，将多个层级区域分别对应的文本和图像特征之间的关联关系进行建模，将文本和图像的注意力输出进行融合，生成最终的联合编码向量，每个层级区域对应一个联合编码向量。

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