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龙图腾网恭喜同济大学申请的专利基于循环一致性的图像风格迁移方法及装置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：CN114119353B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202111388034.9，技术领域涉及：G06F17/00；该发明授权基于循环一致性的图像风格迁移方法及装置是由崔晰然;董怡;顾容榕设计研发完成，并于2021-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于循环一致性的图像风格迁移方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于循环一致性的图像风格迁移方法及装置，图像风格迁移方法包括以下步骤：获取待图像风格迁移的照片集；基于所述照片集，应用预设的生成器中编码器，确定第一照片的第一深层内容特征；所述第一照片为所述照片集中的任一照片；基于所述第一深层内容特征，应用所述生成器中解码器，确定所述第一照片对应的第一风格迁移图像；本发明的基于循环一致性的图像风格迁移方法及装置能够简化网络架构、降低训练开销；并利用循环一致性损失作为辅助损失，增强网络风格迁移能力，以达到很好的风格迁移效果，同时还允许用户实时地基于指定风格对任意照片生成风格迁移图像，增强了风格迁移的灵活性、便捷性。

本发明授权基于循环一致性的图像风格迁移方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于循环一致性的图像风格迁移方法，其特征在于，所述图像风格迁移方法包括以下步骤：获取待图像风格迁移的照片集；基于所述照片集，应用预设的生成器中编码器，确定第一照片的第一深层内容特征；所述第一照片为所述照片集中的任一照片；基于所述第一深层内容特征，应用所述生成器中解码器，确定所述第一照片对应的第一风格迁移图像；其中，所述生成器的损失函数包括：内容损失函数、风格损失函数以及循环一致性损失函数；所述内容损失函数基于预设的训练照片集，应用所述生成器训练确定；所述风格损失函数基于所述训练照片集和预设的风格图像集，应用预设的判别器得到，并应用所述生成器训练确定；所述循环一致性损失函数基于所述训练照片集和所述风格图像集，应用所述生成器训练确定；所述循环一致性损失函数包括身份损失函数和特征损失函数，所述循环一致性损失函数基于所述训练照片集和所述风格图像集，应用所述生成器训练确定，包括：基于所述风格图像集，应用所述编码器，确定第一风格图像的第三深层内容特征；所述第一风格图像为所述风格图像集中的任一图像；基于所述第三深层内容特征，应用所述解码器，确定所述第一风格图像对应的生成图像；比较所述第一风格图像和所述生成图像，确定所述身份损失函数；基于所述训练照片集，应用所述编码器，确定第二照片的第二深层内容特征，所述第二照片为所述训练照片集中的任一照片；基于所述第二深层内容特征，应用所述解码器，确定所述第二深层内容特征对应的第二风格迁移图像；基于所述第二风格迁移图像，应用所述编码器，确定所述第二风格迁移图像对应的第四深层内容特征；比较所述第二深层内容特征和所述第四深层内容特征，确定所述特征损失函数。

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