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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利一种古民居木雕窗花设计方法、系统、设备及介质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：CN119669501B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510188619.8，技术领域涉及：G06F16/535；该发明授权一种古民居木雕窗花设计方法、系统、设备及介质是由康信辉;王娇;王羽翔设计研发完成，并于2025-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种古民居木雕窗花设计方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及计算机视觉领域，公开了结合稳定扩散模型和直觉模糊VIKOR的一种古民居木雕窗花设计方法、系统、设备及介质，该方法包括：构建木雕装饰图案数据库，利用稳定扩散模型在木雕装饰图案数据库中学习训练，以生成目标风格的木雕图案；采用直觉模糊VIKOR对生成的木雕图案进行美学优先级排序，选出多个优秀样本；对多个优秀样本进行草图绘制和方案评价，选出最优设计产品草图进行建模，得到经定位设计的建模产品；通过仿真实验验证建模产品在不同类型窗花装饰下的照明参数，以筛选出最佳产品设计。该方法提供一种快速生成与优化复杂木雕窗花图案，以及提升设计效率并探索多样化的创新方案。

本发明授权一种古民居木雕窗花设计方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种古民居木雕窗花设计方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1：构建木雕装饰图案数据库，利用稳定扩散模型在所述木雕装饰图案数据库中学习训练，以生成目标风格的木雕图案； 步骤S11：收集大量木雕窗花图片，以构建木雕装饰图案数据库； 步骤S12：在所述木雕装饰图案数据库中选取具有目标风格的窗花纹样线框图，为所述窗花纹样线框图进行文本描述，以生成文本-图像对的训练数据集； 步骤S13：使用所述训练数据集，在预训练的稳定扩散模型基础上，应用LoRA算法进行模型微调，得到目标稳定扩散模型； 步骤S14：根据所述目标稳定扩散模型生成具有目标风格的木雕图案； 步骤S2：采用直觉模糊VIKOR对生成的所述木雕图案进行美学优先级排序，选出多个优秀样本； 步骤S21：对所述木雕图案进行筛选和进行多维度评价，得到评价指标信息及分值； 步骤S22：定义直觉模糊集，其中包括经筛选的所述木雕图案的满足程度和不满足程度，并根据所述满足程度和所述不满足程度定义不确定程度； 步骤S23：根据所述满足程度、所述不满足程度和所述不确定程度得到直觉模糊熵； 步骤S24：根据所述直觉模糊熵，利用最小偏差优化模型确定指标权重； 步骤S25：根据所述直觉模糊熵的指标权重确定专家权重； 步骤S26：根据所述专家权重转换为群决策矩阵，以确定各所述木雕图案在各项指标下的正理想解和负理想解； 步骤S27：采用直觉模糊VIKOR方法根据所述正理想解和所述负理想解计算各所述木雕图案的群体效用值、个人遗憾值和折衷评价值，以对所述木雕图案进行排序，选出多个优秀样本； 步骤S3：对所述多个优秀样本进行草图绘制和方案评价，选出最优设计产品草图进行建模，得到经定位设计的建模产品，所述步骤S3包括：明确产品定位和确定基本设计框架；将所述多个优秀样本融入所述明确产品定位和所述确定基本设计框架对应的产品对象中，进行草图绘制和方案评价，选出最优设计产品草图；将所述最优设计产品草图进行建模，得到经定位设计的建模产品； 步骤S4：通过仿真实验验证所述建模产品在不同类型窗花装饰下的照明参数，以筛选出最佳产品设计，所述步骤S4包括：对所述建模产品进行光源配置，得到光线追踪图和照辐度分析图，以计算光线分布均匀性；根据所述光线分布均匀性，对所述建模产品进行材质调整，以选出所述最佳产品设计。

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