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龙图腾网获悉东华大学申请的专利一种文本驱动的服装样板智能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：CN120197247B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510669798.7，技术领域涉及：G06F30/10；该发明授权一种文本驱动的服装样板智能生成方法是由孙月鑫;王朝晖设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种文本驱动的服装样板智能生成方法在说明书摘要公布了：本发明属于服装智能制版技术领域，涉及一种文本驱动的服装样板智能生成方法，具体为：将用户自定义的服装样板特征描述文本输入至训练完成的服装样板智能生成模型中，生成服装样板数据；将生成的服装样板数据与用户自定义的动作特征描述文本共同输入到训练完成的基于学习的三维虚拟试衣模型中，采用无弹力面料参数设定，得到无弹力面料的服装样板数据；采用真实弹力面料参数对无弹力面料的服装样板数据进行优化，生成真实弹力面料的服装样板数据；根据个性化需求对真实弹力面料的服装样板数据进行微调并保存。本发明显著提升了服装样板的生成效率与质量，有效改善了服装在动态场景中的合体性与舒适性，为智能化服装制版提供了创新性解决方案。

本发明授权一种文本驱动的服装样板智能生成方法在权利要求书中公布了：1.一种文本驱动的服装样板智能生成方法，其特征在于，将用户自定义的服装样板特征描述文本D1*输入至训练完成的服装样板智能生成模型G中，由其输出生成的服装样板数据X2*； G由文本嵌入特征提取器G1、服装样板并行图神经网络编码器G2、服装样板并行自回归解码器G3、参数化样板生成程序G4组成，G1和G2同时与G3连接，G3与G4连接，G2仅在模型训练过程中启用，G4仅在模型应用过程中启用，G1和G3在训练过程中和应用过程中均启用； 训练G采用服装样板数据集中的服装样板特征描述文本D1和服装样板数据集中的服装样板参数配置文件D2，流程如下： a将D1输入到G1中，由其提取文本嵌入特征D3； b将D2通过G2映射至服装样板潜在空间，生成服装样板潜在空间编码D4； c将D3和D4共同输入到G3中进行解码，得到新的服装样板参数配置文件D5； d计算参数配置文件损失值公式如下： 式中，xi与yi分别表示D5与D2中第i个参数的值，NP表示D5或D2中参数的总数； e判断步骤a～d的迭代次数是否大于等于10，且是否小于0.0003，如果均为是，则结束，反之，则更新G2与G3的参数，返回步骤a。

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