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龙图腾网恭喜北京联合大学申请的专利一种基于深度学习的壁画对应线稿生成方法及设备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：CN114419178B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202210061568.9，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种基于深度学习的壁画对应线稿生成方法及设备是由玄祖兴;李航宇;李佳洪;庄晓设计研发完成，并于2022-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的壁画对应线稿生成方法及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度学习的壁画对应线稿生成方法及设备，该方法包括：搜集壁画、线稿图像数据，并进行预处理，形成真实壁画图像IRB、真实线稿图像IRX；将真实壁画图像IRB、真实线稿图像IRX按照RGB通道依次分别作为壁画生成器、线稿生成器的输入；壁画生成器、线稿生成器分别生成像素级别对应的壁画、线稿，完成风格转化。本方案采用循环生成对抗网络的方式，实现非配对壁画图像和线稿图像之间的风格转化，且引入了残差尺度，防止训练深层网络的不稳定性，能够尽量避免信息的丢失，能够在转换较逼真风格图像的同时保持原本的纹理结构信息。

本发明授权一种基于深度学习的壁画对应线稿生成方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的壁画对应线稿生成方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1、搜集壁画、线稿图像数据，并进行预处理，形成真实壁画图像、真实线稿图像；步骤2、将真实壁画图像、真实线稿图像按照RGB通道依次分别作为壁画生成器、线稿生成器的输入；步骤3、壁画生成器、线稿生成器分别生成像素级别对应的壁画、线稿，完成风格转化；所述壁画生成器和或所述线稿生成器的结构为：由一个或多个密集链接残差块串接构成；所述密集链接残差块结构为：3×3的卷积块连接归一化层，归一化层连接RELU激活函数；所述密集链接残差块中引入残差尺度，所述残差尺度乘以残差后，再添加至主路径中，所述残差尺度取值范围为（0,1）；所述壁画生成器、线稿生成器在训练时，同时构建壁画判别器、线稿判别器；真实壁画图像作为壁画生成器的输入，输出生成壁画图像；真实线稿图像作为线稿生成器的输入，输出生成线稿图像； 和生成壁画图像作为壁画判别器的输入，输出和为真实图像的概率；和生成线稿图像作为线稿判别器的输入，输出和为真实图像的概率；所述壁画生成器、线稿生成器、壁画判别器、线稿判别器在训练过程中，以对抗损失函数、内容损失函数作为目标函数；训练壁画判别器、线稿判别器时，固定对应的壁画生成器、线稿生成器，采用梯度上升的方式求的最大值，梯度回传更新壁画判别器、线稿判别器参数，直至收敛完成训练；在训练壁画生成器、线稿生成器时，固定对应的壁画判别器、线稿判别器，采用梯度下降的方式求的最小值，梯度回传更新生成器参数，直至收敛完成训练。

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