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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于文本反演和自注意力注入的风格迁移方法及系统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：CN121033214B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511574349.0，技术领域涉及：G06T11/60；该发明授权一种基于文本反演和自注意力注入的风格迁移方法及系统是由王洪波;邱俊祺;王佺;宫新一设计研发完成，并于2025-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于文本反演和自注意力注入的风格迁移方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于文本反演和自注意力注入的风格迁移方法及系统，该方法首先输入风格图片，通过文本反演取得风格嵌入。其次输入的内容图片和风格图片，基于变分自编码器VAE和扩散模型，得到风格化噪声，并记录下扩散模型反演过程中的自注意力特征。最后扩散模型使用风格化噪声作为初始噪声进行去噪，并在去噪过程中将风格嵌入和自注意力特征注入扩散模型，得到风格化潜变量，将风格化潜变量输入VAE进行解码得到最终的风格化结果。本发明克服了风格迁移中中难以生成具有特殊艺术特征的图像，以及图像生成质量差的问题，准确高效的生成风格迁移图形。

本发明授权一种基于文本反演和自注意力注入的风格迁移方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于文本反演和自注意力注入的风格迁移方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，输入风格图片，通过文本反演取得风格嵌入，具体实现过程为：使用CLIP语言模型将输入的风格图片转化为图片嵌入；然后进行文本反演：使用注意力机制对得到的图片嵌入进行学习得到风格嵌入； 步骤2，输入的内容图片和风格图片，基于变分自编码器VAE和扩散模型，得到风格化噪声，并记录下扩散模型反演过程中的自注意力特征； 步骤3，扩散模型使用风格化噪声作为初始噪声进行去噪，并在去噪过程中将风格嵌入和自注意力特征注入扩散模型，得到风格化潜变量，将风格化潜变量输入VAE进行解码得到最终的风格化结果，具体实现过程如下： 步骤3-1，将初始潜噪声作为初始噪声输入扩散模型； 步骤3-2，将扩散模型反演得到的自注意力特征注入到扩散模型上采样层的自注意力层； 步骤3-3，将文本反演得到的风格嵌入注入到扩散模型上采样层的交叉注意力层； 所述注入过程为：将替换自注意力层原本的和，按照比例与扩散模型自注意力层的融合，将和T时间步的通过加权求和，得到T时间步的风格化向量； 步骤3-4，运行完成扩散模型的所有时间步，得到风格迁移后的风格化潜变量； 步骤3-5，将得到的风格化潜变量通过VAE进行解码得到风格化图像。

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