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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种基于情感分析的图像滤镜生成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：CN116910294B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202311007227.4，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权一种基于情感分析的图像滤镜生成方法是由李思;施柏鑫;张沛瑄;翁书晨;常征设计研发完成，并于2023-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于情感分析的图像滤镜生成方法在说明书摘要公布了：本发明提供的一种基于情感分析的图像滤镜生成方法，引入了视觉上情绪分析的先验知识，采用预训练的BERT模型和VAD情感词典，有效提取文本中的情感，提升模型对文本情感的感知能力。通过可学习的分组编码，将内容图像编码和文本编码特征融合成跨模态序列，赋予模型跨模态感知能力，提高文本控制下图像表现出文本情感的能力。设计情感向量损失函数和情感分类损失函数，全面展示客观和主观情感，使模型准确地将文本情感反映在生成图像中。在情感展现程度、内容保留程度、图像生成质量和条件一致性等方面取得显著性能提升。

本发明授权一种基于情感分析的图像滤镜生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于情感分析的图像滤镜生成方法，其特征在于采用分组Transformer架构，并设计了情感向量损失和情感分类损失，以更好地学习文本中的情感信息，该方法包括： 步骤一、从数据集中随机选择一个文本描述作为锚点文本，并且，取出锚点文本对应的风格图； 步骤二、根据锚点文本在米克尔情感轮Mikelsemotionwheel中的位置对其进行分类，与锚点文本在同一区域的文本描述中选择一个文本为正例文本，相邻区域的文本描述中选择一个文本为相关文本，相反区域的文本描述中选择一个文本为负例文本，并且，取出正例文本，相关文本，负例文本对应的风格图； 步骤三、使用预训练的BERT将锚点文本编码为词向量，并进一步在VAD词典中获取情感向量，以揭示每个词固有的情感属性，并将词向量和情感向量进行投射形成基于锚点文本的文本词编码； 步骤四、将内容图片输入图像编码器获得图像块编码； 步骤五、将图像块编码，基于锚点文本的文本词编码拼接为一个序列，并给两种不同模态的编码分别加上模态类型编码，得到基于锚点文本的特征融合跨模态编码序列； 步骤六、将基于锚点文本的跨模态编码序列输入到用于特征融合的分组Transformer中，对跨模态序列的特征进行融合，得到基于锚点文本的特征融合跨模态序列； 步骤七、将基于锚点文本的特征融合跨模态序列拆分，把其中的图像块编码输入到解码器中，得到基于锚点文本的生成图； 步骤八、将步骤三中的锚点文本分别替换为正例文本、相关文本、负例文本，重复步骤五、步骤六和步骤七，得到基于正例文本、相关文本、负例文本的生成图； 步骤九、将所有的生成图输入到情感提取器提取对应图片的情感向量，通过对比学习，计算情感向量损失函数，再将生成图片输入情感分类器，并且使用Kullback-LeiblerKL损失来计算情感分类损失函数； 步骤十、将生成图片与内容图像进行计算的到内容损失，将生成图片与风格图像进行计算的到风格损失，将生成图片与输入的文本进行计算得到条件损失，以上损失进行加权求和，得到图像可视化损失函数； 步骤十一、将情感向量损失函数、情感分类损失函数和图像可视化损失函数进行加权求和，得到整体损失函数，使用反向传播算法BackPropagation,BP计算梯度，并使用Adam优化器优化整体损失函数更新模型各层权重。

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