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龙图腾网获悉杭州知衣科技有限公司申请的专利一种基于用户交互的服装图案自动生成方法及系统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：CN121659394B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610167769.5，技术领域涉及：G06F30/10；该发明授权一种基于用户交互的服装图案自动生成方法及系统是由何治;郑泽宇;杨波波;温苗苗设计研发完成，并于2026-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于用户交互的服装图案自动生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及服装设计图形生成技术领域，公开了一种基于用户交互的服装图案自动生成方法及系统，其中，方法包括：实时获取跨平台全球潮流图案数据；接收用户文本关键词并生成最终条件嵌入向量；多模态图案生成模型输出二维裁片集合；对二维裁片集合进行仿射映射优化与色差最小化处理；生成最终的完整成衣图案。相较于现有技术中在跨文化趋势条件下无法同时满足目标市场审美偏好与服装廓形适配要求，导致图案错位及接缝纹理中断的技术问题，由于本发明通过趋势权重校准、多模态条件嵌入以及接缝连续性约束优化的协同流程，实现了在不同文化审美与多种服装版型条件下的高一致性服装图案自动生成，提升了服装图案设计自动化水平。

本发明授权一种基于用户交互的服装图案自动生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于用户交互的服装图案自动生成方法，其特征在于，方法包括： 步骤S10：获取服装图案数据集，根据服装图案数据集执行设计元素识别任务，提取得到设计类别元素i；获取目标文化区域c，针对设计类别元素i和目标文化区域c采用时序敏感的跨平台趋势权重校准机制处理，输出设计类别元素权重集合E；其中，针对设计类别元素i和目标文化区域c采用时序敏感的跨平台趋势权重校准机制处理，输出设计类别元素权重集合E的步骤，具体包括： 统计设计类别元素i的出现频次，并输出平台频次集合； 获取活跃用户比例和服装类主题占比，基于活跃用户比例和服装类主题占比确定平台影响力系数，并利用平台影响力系数对平台频次集合进行加权处理，得到融合后的跨平台加权频次结果； 引入时间衰减因子，根据时间衰减因子对融合后的跨平台加权频次结果进行时间修正处理，输出经时间修正的加权频次结果； 基于经时间修正的加权频次结果计算设计类别元素i在预设时间窗口内的频次变化率，当频次变化率超过设定的趋势增长阈值时，对设计类别元素i的加权频次结果乘以预设的趋势放大系数；随后对所有元素的频次结果进行归一化处理，输出设计类别元素权重集合E； 步骤S20：接收用户交互输入，基于用户交互输入和设计类别元素权重集合E依次执行文本处理、图像处理、设计类别元素映射处理和融合处理，输出最终条件嵌入向量F； 步骤S30：将最终条件嵌入向量F输入至经预训练的多模态服装图案生成模型中，多模态服装图案生成模型输出目标服装廓形的二维裁片集合；其中，多模态服装图案生成模型包括输入层，用于接收最终条件嵌入向量F；特征展开层，用于将最终条件嵌入向量F在预设的空间风格混合特征空间内进行向量扩展与多尺度分解；跨模态注意力融合层，用于在文本、图像和风格基向量特征之间执行跨通道注意力计算以强化关键信息；残差卷积生成层，用于在保留全局风格一致性的同时生成高分辨率图案特征图；风格调制解码层，用于根据目标服装廓形的裁片轮廓信息对高分辨率图案特征图进行空间变换和裁片适配；输出层，用于输出目标服装廓形的二维裁片集合； 步骤S40：基于二维裁片集合采用接缝连续性约束的多尺度仿射映射优化方法进行跨裁片图案拼接与色差最小化处理，输出经优化的裁片图案映射集合；其中，基于二维裁片集合采用接缝连续性约束的多尺度仿射映射优化方法进行跨裁片图案拼接与色差最小化处理，输出经优化的裁片图案映射集合的步骤，具体包括： 根据二维裁片集合与对应的高分辨率图案特征图建立裁剪与图案的初始映射关系集合，并将初始映射关系集合作为后续处理的输入； 基于初始映射关系集合提取相邻裁片在共享缝接处的颜色梯度特征与纹理方向特征，构建缝接连续性约束集合C，并将缝接连续性约束集合C与初始映射关系集合共同作为仿射参数优化的输入； 在全局尺度下对初始映射关系集合执行仿射参数优化以最小化缝接连续性约束C的目标值，并在共享缝接处进行局部非刚性微调，得到更新后的映射关系集合； 对更新后的映射关系集合在共享缝接处执行色差最小化处理与颜色一致性校正，输出经优化的裁片图案映射集合； 步骤S50：将输出的裁片图案映射集合输入至预设的成衣虚拟组装网络中，成衣虚拟组装网络输出最终的完整成衣图案。

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