杭州飞步科技有限公司李恒佳获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州飞步科技有限公司申请的专利基于预训练图像编码器的少样本图像生成混合域迁移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：CN117314784B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202311398718.6，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权基于预训练图像编码器的少样本图像生成混合域迁移方法是由李恒佳;郑途;杨政;何晓飞设计研发完成，并于2023-10-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于预训练图像编码器的少样本图像生成混合域迁移方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于预训练图像编码器的少样本图像生成混合域迁移方法。高斯噪声输入到预训练的原始生成器和目标生成器得到原域生成图片和目标域生成图片，再分别输入到预训练的图像编码器得到各自的嵌入向量，将不同域的少样本真实图片集输入预训练的图像编码器得到嵌入向量，并获得各自的线性平面，利用线性平面和嵌入向量处理获得方向子空间损失，利用方向子空间损失回传梯度更新目标生成器，重复步骤训练更新优化，最后使用训练完毕的模型生成图像。本发明是一种新的无判别器框架，实现了快速和通用的迁移，而不需要在多个独立域上训练模型，在与目标域的语义相似度、图像质量和跨域一致性方面都优于现有方法。
本发明授权基于预训练图像编码器的少样本图像生成混合域迁移方法在权利要求书中公布了：1.一种基于预训练图像编码器的少样本图像生成混合域迁移方法，其特征在于：方法包括： 1随机初始化一个高斯噪声，高斯噪声分别输入到预训练的原始生成器和目标生成器中，分别得到两张图片，分别作为原域生成图片和目标域生成图片； 2将步骤1生成的两张图片均输入到预训练的图像编码器得到各自的嵌入向量； 3将目标域的真实图片集输入预训练的图像编码器得到各自的嵌入向量，每个域的真实图片集对应的所有嵌入向量组成了一个线性平面； 4利用步骤3中不同目标域对应得到的线性平面和步骤2中得到的嵌入向量处理获得方向子空间损失； 5利用方向子空间损失回传梯度，更新目标生成器； 6重复上述步骤1至步骤5进行训练更新优化，达到预设训练次数后结束训练，最后使用训练完毕的目标生成器生成图像加入到目标域中。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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