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[1]王罕仁,张华熊.基于生成对抗网络与稳定扩散模型的花卉丝巾图案生成方法[J].浙江理工大学学报,2025,53-54(自科四):556-570.
　WANG Hanren,ZHANG Huaxiong.A generative method for floral scarf patterns using GANs and  stable diffusion models[J].Journal of Zhejiang Sci-Tech University,2025,53-54(自科四):556-570.
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基于生成对抗网络与稳定扩散模型的花卉丝巾图案生成方法()
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浙江理工大学学报[ISSN:1673-3851/CN:33-1338/TS]

卷:
第53-54卷
期数:
2025年自科第四期
页码:
556-570
栏目:
出版日期:
2025-07-10

文章信息/Info

Title:
A generative method for floral scarf patterns using GANs and  stable diffusion models
文章编号:
1673-3851 (2025) 07-0556-15
作者:
王罕仁; 张华熊
浙江理工大学，a.信息科学与工程学院；b.计算机科学与技术学院，杭州 310018
Author(s):
WANG Hanren; ZHANG Huaxiong
a.School of Information Science and Engineering; b.School of Computer Science and Technology,Zhejiang Sci-Tech University, Hangzhou 310018, China
关键词:
丝巾图案; 图案生成方法; 生成对抗网络; 稳定扩散模型; 图生图; 数据扩增
分类号:
TS106;TP18
文献标志码:
A
摘要:
以花卉丝巾图案为研究对象，结合生成对抗网络与稳定扩散模型，提出了一种双阶段模型协同生成丝巾图案的快速方法。首先，构建了基于SDXL模型的丝巾图案扩增工作流，通过丝巾图案收集、预处理和扩增，构建了花卉丝巾图案数据集；然后，在丝巾图案生成的第一阶段，将注意力机制融合到StyleGAN框架中，通过集成自注意力与边框注意力机制对现有生成对抗网络进行改进，构建了SABStyleGAN模型，生成基模花卉丝巾图案；最后，在丝巾图案生成的第二阶段，构建了基于SDXL模型的图生图工作流，将稳定扩散模型的细节刻画能力嫁接至生成对抗网络，生成兼具可控性与精细度的精绘花卉丝巾图案。实验结果表明，该方法生成的精绘花卉丝巾图案清晰，FID值低至41.25，与真实样本高度接近。该方法为丝巾图案的快速生成提供了一种高效解决方案，有助于企业降低设计成本、提升生产效率，推动时尚产业的数字化转型。

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期： 2025-03-03
网络出版日期：2025-04-29
基金项目： 浙江省“尖兵”“领雁”研发攻关计划项目(2022C01220)
作者简介： 王罕仁（2000—），男，江西南昌人，硕士研究生，主要从事图像处理方面的研究
通信作者： 张华熊，E-mail:zhxhz@zstu.edu.cn
更新日期/Last Update: 2025-07-08