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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利图像艺术风格迁移方法、系统、电子设备、存储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：CN114638743B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202210114602.4，技术领域涉及：G06F9/46；该发明授权图像艺术风格迁移方法、系统、电子设备、存储介质是由张宇欣;唐帆;董未名;马重阳;黄海斌;徐常胜设计研发完成，并于2022-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像艺术风格迁移方法、系统、电子设备、存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种图像艺术风格迁移方法、系统、电子设备、存储介质，所述迁移方法包括：提取内容图和风格图的内容特征；基于内容图和风格图的内容特征，通过风格迁移网络，将风格图的风格传递给内容图，形成生成图；其中，风格迁移网络基于机器学习中对比学习理论设计对比损失训练而成，对比损失的对象为基于多层风格投影器生成的风格图、生成图和其他风格艺术图三者的风格编码。通过对比学习训练的风格迁移网络，能够将艺术图片的风格迁移入真实感图片中，获取高质量的风格化图片。

本发明授权图像艺术风格迁移方法、系统、电子设备、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像艺术风格迁移方法，其特征在于，所述迁移方法包括： 提取内容图和风格图的内容特征； 基于内容图和风格图的内容特征，通过风格迁移网络，将风格图的风格传递给内容图，形成生成图； 其中，所述风格迁移网络基于机器学习中对比学习理论设计对比损失训练而成，对比损失的对象为基于多层风格投影器生成的风格图、生成图和其他风格艺术图三者的风格编码； 所述风格迁移网络在训练时受到循环一致性的约束，包括： 将第一图作为风格图、第二图作为内容图，输入所述风格迁移网络，形成第三图； 再将第三图作为内容图、第二图作为风格图，输入所述风格迁移网络，得到复原的第四图； 训练所述风格迁移网络时，保持第二图和第四图一致； 所述风格迁移网络在训练时同时受到域增强的约束，包括： 设置真实感图判别器和艺术图判别器； 将第五图作为真实感图判别器的真实样本，第六图作为艺术图判别器的真实样本； 将第五图作为内容图、第六图作为风格图，输入所述风格迁移网络，形成第七图，作为艺术图判别器的假样本； 将第五图作为风格图、第六图作为内容图，输入所述风格迁移网络，形成第八图，作为真实感图判别器的假样本； 训练所述风格迁移网络，优化目标是使得艺术图判别器和真实感图判别器不能判定生成图的真假； 所述基于内容图和风格图的内容特征，通过风格迁移网络，将风格图的风格传递给内容图，形成生成图，包括： 采用自适应归一化方法，将内容图的内容特征的均值和方差，与风格图的内容特征的均值和方差对齐； 采用自编码器，基于均值和方差对齐后的内容图的内容特征形成生成图。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院自动化研究所，其通讯地址为：100190 北京市海淀区中关村东路95号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。