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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利一种小众饰品驱动的服装多模态协同设计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：CN121305092B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202511856989.0，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种小众饰品驱动的服装多模态协同设计方法是由李建敏;钟瑛;朱顺痣;黄智财设计研发完成，并于2025-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种小众饰品驱动的服装多模态协同设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种小众饰品驱动的服装多模态协同设计方法，具体包括：接收用户上传的饰品平面图像，通过图像分割网络提取饰品主体轮廓，基于所述轮廓特征并行执行三级属性分类，生成结构化特征矩阵M；将所述特征矩阵M输入版权过滤模块，输出服装设计约束集；将所述约束集C编码为与所述特征矩阵M相同维度的嵌入向量，经LayerNorm标准化后拼接，输入生成对抗网络，输出匹配度评分S；基于匹配度评分S进行工艺决策，包括：结合版型复杂度与面料单价生成成本优化模型；金属饰品进行关联抗皱面料，异形轮廓启用激光切割工艺；输出可直接投产的裁剪方案及物料清单。

本发明授权一种小众饰品驱动的服装多模态协同设计方法在权利要求书中公布了：1.一种小众饰品驱动的服装多模态协同设计方法，其特征在于，包括： S1、接收用户上传的饰品平面图像，通过图像分割网络提取饰品主体轮廓，生成结构化特征矩阵M； S2、将所述特征矩阵M输入版权过滤模块，输出服装设计约束集，所述版权过滤模块具体实现步骤为： S2.1、计算元素独创性指数，其中，表示版权库中同类元素唯一性分值，表示与公有领域元素的视觉相似度； S2.2、从预训练的文化主题向量数据库中采样，经风格迁移网络融合生成符号，当元素独创性指数0.8时，触发元素替换引擎，元素替换引擎执行时对特征矩阵M中的可分离结构保留基础轮廓并注入所述符号，对不可分离结构通过CycleGAN生成视觉孪生体；其中，所述可分离结构通过轮廓曲率变化率方差检测，方差阈值η时判定为可分离；不可分离结构通过CycleGAN生成视觉孪生体，与原始元素的欧几里得距离大于阈值f； S2.3、当元素独创性指数时，调用知识图谱，根据所述知识图谱中元素的关联关系，匹配历史元素搭配规则输出服装设计约束集C； S3、将所述约束集C编码为与所述特征矩阵M相同维度的嵌入向量，经LayerNorm标准化后拼接，输入生成对抗网络，具体包括： S3.1、通过训练投影矩阵将饰品特征映射至服装潜在空间，以所述约束集C为查询向量，投影后特征为键向量，计算注意力权重矩阵； S3.2、利用扩散模型生成候选服装方案并输出匹配度评分S，并渲染虚拟试穿序列；所述扩散模型的去噪过程以约束集C为条件，并在潜空间采样阶段屏蔽版权库中相似特征向量； S4、基于匹配度评分S进行工艺决策，包括：结合版型复杂度与面料单价生成成本优化模型；金属饰品进行关联抗皱面料，异形轮廓启用激光切割工艺；输出可直接投产的裁剪方案及物料清单；所述工艺决策包括： 面料匹配规则中，饰品材质硬度5H时关联混纺抗皱面料，脆性材质启用缓冲内衬设计；当饰品材质硬度高于标准硬度阈值时，关联抗皱面料； 所述成本优化模型具体为：，其中，表示第i类面料耗量，表示单价，表示版型复杂度权重因子，Complexity表示版型加工复杂度，n表示样本总量。

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