基于改进GAN的图像生成模型构建、应用方法及装置（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本申请公开了一种基于改进GAN的图像生成模型构建、应用方法及装置，涉及图像样本生成领域，该方法包括获取待检测物的真实缺陷图像样本和随机噪声向量；利用真实缺陷图像样本和随机噪声向量对基于双重激励GAN的图像生成模型进行训练，得出训练后的图像生成模型；基于双重激励GAN的图像生成模型包括生成器和判别器；在生成器中采用第一跳跃双重激励模块，增强对图像关键信息的捕捉能力，另外，在判别器的特征提取网络中引入第二跳跃双重激励模块以及在解码器中采用可变形卷积，能够提升生成缺陷图像的逼真度和多样性。

《基于改进GAN的图像生成模型构建、应用方法及装置（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2025114032025，当前法律状态为已下证，由南昌航空大学提出申请，发明人为张聪炫;李旭辉;葛利跃;王梓歌;吴成中;陈震;王耀南，申请日期为2025-09-29，公开（公告）日期为2026-01-09，国际专利分类号（IPC）为 G06T 11/10 (2026.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本申请公开了一种基于改进GAN的图像生成模型构建、应用方法及装置，涉及图像样本生成领域，该方法包括获取待检测物的真实缺陷图像样本和随机噪声向量；利用真实缺陷图像样本和随机噪声向量对基于双重激励GAN的图像生成模型进行训练，得出训练后的图像生成模型；基于双重激励GAN的图像生成模型包括生成器和判别器；在生成器中采用第一跳跃双重激励模块，增强对图像关键信息的捕捉能力，另外，在判别器的特征提取网络中引入第二跳跃双重激励模块以及在解码器中采用可变形卷积，能够提升生成缺陷图像的逼真度和多样性。

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