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龙图腾网恭喜杭州电子科技大学申请的专利一种对抗式生成网络版权保护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：CN114493972B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202210110918.6，技术领域涉及：G06T1/00；该发明授权一种对抗式生成网络版权保护方法是由乔通;马鱼雁;江瑜设计研发完成，并于2022-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种对抗式生成网络版权保护方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种对抗式生成网络版权保护方法。本发明步骤：步骤1、收集N张包含指定物体的图片作为水印图像；步骤2、将指定的密钥字符串通过密钥生成函数得到特定长度的水印标签，并将该水印标签作为步骤1收集的水印图像的水印标签；将水印图像和水印标签结合作为触发集；步骤3、将步骤2得到的触发集与训练任务图像一起放入对抗式生成网络中训练，得到带水印的网络模型；步骤4、网络模型所有者持有水印标签，当网络模型版权发生争端时，模型所有者将特定的水印标签输入至生成器中，生成器返回相应的水印图像，与提供的训练水印图像进行比对，完成版权验证。本发明能够在不改变网络本身结构和不影响模型性能的情况下保护模型的版权，丰富了黑盒模型水印的研究。

本发明授权一种对抗式生成网络版权保护方法在权利要求书中公布了：1.一种对抗式生成网络版权保护方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1、收集N张包含指定物体的图片作为水印图像；步骤2、将指定的密钥字符串通过密钥生成函数得到特定长度的水印标签，并将该水印标签作为步骤1收集的水印图像的水印标签；将水印图像和水印标签结合作为触发集；步骤3、将步骤2得到的触发集与训练任务图像一起放入对抗式生成网络中训练，得到带水印的网络模型；步骤4、网络模型所有者持有水印标签，当网络模型版权发生争端时，模型所有者将特定的水印标签输入至生成器中，生成器返回相应的水印图像，与提供的训练水印图像进行比对，完成版权验证；步骤3具体实现如下：步骤3.1、将触发集和训练任务图像打包为tfrecords文件用作训练集；步骤3.2、初始化生成器和判别器网络的参数；步骤3.3、生成器根据随机向量z和标签得到生成图像，并将生成图像、训练任务图像和标签作为判别器的输入；判别器根据计算返回生成图像的质量评估结果作为生成器参数调整的反馈；生成器和判别器根据对抗网络公式1训练模型； 其中，x是真实数据属于Pr分布，Pr表示来自于训练集的图像，z是噪声数据属于Pg分布，Pg是呈标准正态分布的随机向量，E.表示数学期望，Gz是生成器得到的生成图像，Dx表示判别器预测的质量评估结果；α表示水印的影响参数，Lwm表示水印的损失；步骤3.4、反复进行步骤3.3，n轮后得到训练好的带水印图像的生成器和判别器；生成器部署在云端通过API提供服务。

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