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龙图腾网恭喜中移(杭州)信息技术有限公司;中国移动通信集团有限公司申请的专利图像风格迁移方法、装置、设备及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：CN114266943B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202111639182.3，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权图像风格迁移方法、装置、设备及存储介质是由左力文;夏叶锋;靳倩倩设计研发完成，并于2021-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像风格迁移方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种图像风格迁移方法、装置、设备及存储介质，属于图像处理技术领域。本发明通过获取目标风格程度调整参数，以及历史图像集；将所述目标风格程度调整参数和所述历史图像集输入至预设网络模型，得到参考网络模型；基于目标损失函数对所述参考网络模型进行训练，得到目标风格迁移模型；在完成训练的推断阶段，将待风格化图像和目标风格程度调整参数输入至所述目标风格迁移模型，得到所述目标风格迁移模型输出的目标风格图像，在模型训练时加入风格程度调整参数，通过一次训练而自由地调整生成的风格化结果的风格化程度，提高了图像风格化程度调整的灵活性。

本发明授权图像风格迁移方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像风格迁移方法，其特征在于，所述图像风格迁移方法包括：获取目标风格程度调整参数，以及历史图像集；将所述目标风格程度调整参数和所述历史图像集输入至预设网络模型，得到参考网络模型；基于目标损失函数对所述参考网络模型进行训练，得到目标风格迁移模型；在完成训练的推断阶段，将待风格化图像和所述目标风格程度调整参数输入至所述目标风格迁移模型，得到所述目标风格迁移模型输出的目标风格图像；所述基于目标损失函数对所述参考网络模型进行训练，得到目标风格迁移模型之前，还包括：获取所述参考网络模型对应的各个损失模块的权重参数；根据所述权重参数、所述目标风格程度调整参数和历史图像集构建对抗损失函数、内容损失函数、风格化内容损失函数以及风格因子损失函数；根据所述抗损失函数、所述内容损失函数、所述风格化内容损失函数以及所述风格因子损失函数确定目标损失函数；其中，所述参考网络模型中包括生成器和判别器，在得到所述参考风格图像和处理后的历史风格图像之后，将所述参考风格图像和所述处理后的历史风格图像输入至所述判别器中进行比较，通过所述判别器的比较得到参考风格图像和处理后的历史风格图像之前的风格差异，然后根据所述风格差异对生成器进行调整，使得生成器最终生成的参考风格图像的图像风格与处理后的历史风格图像的图像风格一致，在达到纳什平衡状态时，判定生成器最终生成的参考风格图像的图像风格与处理后的历史风格图像的图像风格一致，判定所述参考网络模型为目标风格迁移模型；其中，对抗损失函数为Ladv=argmaxDargminGEx~pxlog[Dx]-Ez~pz,x~pxlog[1-DGz,]D、G和F分别为判别器模块、生成器风格化模块和风格因子注入模块，x和分别为风格训练集中对应的风格图像和内容训练集中的内容图像，z为从[0,1]均匀分布中采样的风格因子样本，内容损失函数为，其中，‖·‖1表示L1范数，λ1表示像内容损失的权重，风格化内容损失函数为 其中F·表示感知函数，λ2表示感知损失的权重，风格因子损失函数为 其中，z为风格因子，为生成的风格化图像，T为统计网络，λ3代表风格因子损失函数的权重，目标损失函数为Ltotal＝Ladv+LL1+Lpercetual+LStyleFactor。

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