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龙图腾网获悉内蒙古工业大学申请的专利一种基于深度学习模型的钛合金组织图像生成方法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：CN118918029B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202410959618.4，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于深度学习模型的钛合金组织图像生成方法是由杜赵新;朱永成;巩天浩;曾强设计研发完成，并于2024-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习模型的钛合金组织图像生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习模型的钛合金组织图像生成方法，属于图像生成领域，该方法包括以下步骤：获取原始钛合金组织图像，对所述原始钛合金组织图像进行正向加噪处理得到纯噪声图像；构建深度学习模型，将所述纯噪声图像输入所述深度学习模型进行反向去噪生成预测钛合金组织图像。本发明不仅提高了图像生成的效率，降低了成本，还能通过调整模型参数生成不同类型的钛合金组织图像，为材料科学研究提供了一种高效的工具。

本发明授权一种基于深度学习模型的钛合金组织图像生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习模型的钛合金组织图像生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取原始钛合金组织图像，对所述原始钛合金组织图像进行正向加噪处理得到纯噪声图像； 构建深度学习模型，将所述纯噪声图像输入所述深度学习模型进行反向去噪生成预测钛合金组织图像； 所述深度学习模型还包括若干嵌入层，所述嵌入层用于将性能参数嵌入每个上采样层和下采样层；所述性能参数包括：温度、冷却时间、锻造温度、热处理、图像放大倍； 所述深度学习模型的过程包括预测每一步的噪声，定义U-Net去噪神经网络预测每一步的噪声，U-Net去噪神经网络将与性能参数有关的嵌入向量融入每个上采样和下采样层，这些嵌入向量先被线性映射为与层空间维度相符的张量，再与特征图融合，从而对模型施加特定工艺参数限制； Unet网络引入了自注意力机制，包含六组对称的下采样及上采样模块，每一模块后连接四个卷积层，组归一化层及高斯误差线性单元激活函数； 在每个下采样层后附加具有四个头部的自注意力机制，以帮助模型处理图像区域间的长距离以及层次广泛的依赖关系； 深度学习模型在每一组下采样与上采样之间应用skipconnection缓解网络深度增加引起的梯度消失问题； 基于所述深度学习模型生成生成预测钛合金组织图像前还包括模型训练阶段，所述模型训练阶段基于损失值最小进行模型优化； 其中，损失函数的表达式为： 式中，表示损失值。

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内蒙古工业大学，其通讯地址为：010051 内蒙古自治区呼和浩特市新城区爱民街49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”。