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龍圖騰網獲悉成都雨鏈科技有限公司申請的專利一種基于DiT架構的服裝設計增量生成方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119578226B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411629569.4，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權一種基于DiT架構的服裝設計增量生成方法及系統是由武曉麗;黃銳設計研發完成，并于2024-11-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于DiT架構的服裝設計增量生成方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開一種基于DiT架構的服裝設計增量生成方法及系統，涉及時裝設計技術領域。所述方法利用DiT架構的強大生成能力，能夠在初始設計的基礎上，通過多階段的增量生成和細化，逐步調整局部細節，實現設計的連續性和局部精細化調節。通過結合條件控制技術和多路徑擴散模型的融合，設計師可以在設計流程中靈活修改特定區域，并根據反饋動態優化整體設計方案。該方法不僅顯著提升了服裝設計的精度與可控性，還有效解決了傳統設計流程中靈活性不足的問題，為設計師提供了一種更加智能、高效的設計工具。本發明能夠通過階段性增量生成、條件控制及多路徑擴散的結合，實現設計的逐步細化和調整，從而顯著改善傳統設計工具的不足。

本發明授權一種基于DiT架構的服裝設計增量生成方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于DiT架構的服裝設計增量生成方法，其特征在于，包括： 在數據庫中選定目標元素，確定初始設計需求；所述數據庫包括設計風格模型庫、用戶偏好庫和材料庫； 基于所述初始設計需求，利用設計提示詞構造器的對話箱模塊自動生成設計圖的AI提示詞；所述AI提示詞反應設計的初衷、背景、設計風格、用戶偏好和服裝材料； 基于所述AI提示詞，利用全局圖像生成器進行文本詞義分析和編碼，并輸出具有全局上下文的語義編碼信息；所述全局圖像生成器內置有Transformer模型；所述Transformer模型通過分詞、詞嵌入和基于詞義上下文的編碼來對輸入文本進行處理； 根據設計師需求確定進行全局設計圖像生成或局部優化，確定最終輸出的設計圖像；當決定進行全局設計圖像生成時，執行第一處理流程，利用擴散模型進行優化調整，當決定進行局部優化時，執行第二處理流程，利用DiT模型進行優化調整； 所述第二處理流程，具體包括： 基于所述語義編碼信息，利用DiT模型對設計的局部區域生成圖像，并與原圖進行無縫融合；所述DiT模型的處理過程包括：添加噪聲、圖像合并、局部生成條件注入、局部生成條件控制、局部圖像特征采樣、局部圖像特征恢復和輸出圖像； 所述添加噪聲的過程包括： 在生成局部優化圖像的過程中，系統首先對原圖和局部優化區域Mask分別添加高斯噪聲，噪聲注入的強度由預設參數控制，這個步驟為后續的圖像生成器提供了初始狀態，逐步從噪聲中構建出符合設計師要求的圖像，保證未修改區域的清晰度不受干擾，同時為局部圖像的生成提供足夠的自由度進行調整和優化； 所述圖像合并的過程包括： 在對原圖和局部Mask區域分別添加噪聲后，系統將二者的編碼信息進行合并，生成一個完整的輸入圖像編碼； 所述局部生成條件注入的過程包括： 基于Transformer編碼的設計需求語義，系統首先通過設計需求編碼提取設計師的局部優化需求，并將需求與局部Mask區域編碼相結合，生成條件化局部生成向量； 所述局部生成條件控制的過程包括： 通過多級條件控制機制，系統在擴散生成的各個步驟不斷重新注入和調整設計條件，以確保局部區域的生成與預期一致； 所述局部圖像特征采樣的過程包括： 通過采樣技術，系統提取局部區域的顏色、紋理和光影，并與原圖的全局信息進行比對，確保局部修改不僅符合設計師的需求，還能與未修改部分保持一致的視覺風格； 所述局部圖像特征恢復的過程包括： 采用擴散模型的逆向步驟，通過邊界平滑過渡處理，系統避免了局部修改與周圍區域產生視覺斷層或沖突，從初始噪聲逐漸恢復出清晰的圖像細節。

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