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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院申请的专利一种基于Diffusion Transformer的风格对齐图像集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：CN119515669B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411447749.0，技术领域涉及：G06T3/04；该发明授权一种基于Diffusion Transformer的风格对齐图像集生成方法是由李秀;林一舟;朱晨阳;马跃;王江山;应季轩设计研发完成，并于2024-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Diffusion Transformer的风格对齐图像集生成方法在说明书摘要公布了：本发明提出了基于DiffusionTransformer的风格对齐图像集生成方法。该方法首先利用文本编码器将文本提示转换为文本特征，然后通过一个定制的DiT生成模型，其中传统的多头自注意层被风格对齐注意力层替代。所述风格对齐注意力层利用文本特征指导图像生成，同时使用第一张生成的图像作为风格参考，通过自适应实例归一化AdaIN和位移缩放的点积注意力机制来确保生成的图像风格一致。最终，该方法能够高效地并行生成风格一致的图像集，适应不同纵横比的图像生成需求，如海报等非方形图像。

本发明授权一种基于Diffusion Transformer的风格对齐图像集生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于DiffusionTransformer的风格对齐图像集生成方法，其特征在于，包括： 接收一组文本提示，所述文本提示用于描述期望生成的图像集的风格和内容特征；并使用文本编码器模块，将所述文本提示编码成文本特征； 构建和使用基于DiffusionTransformer的DiT生成模型，该模型通过一系列Transformer模块来生成图像，其中DiT的原有多头自注意层被替换为风格对齐注意力层；其中，先将随机初始化的潜向量输入到DiT模型的第一个Transformer模块中；在所述DiT生成模型的每个后续Transformer模块中，通过风格对齐自注意层处理前一模块输出的潜向量，并将处理后的潜向量作为查询传递到下一个风格对齐注意力层；在风格对齐注意力层中，将所述文本特征作为键和值注入，以指导图像生成过程；通过各Transformer模块的处理，在所述DiT生成模型的最后一层输出潜向量，作为生成图像的基础； 所述DiT生成模型通过风格对齐注意力层将第一张生成的图像作为风格参考，并对所有生成图像的潜向量进行自适应实例归一化AdaIN，以对齐风格；使用位移缩放的点积注意力机制，在风格对齐注意力层中融合风格信息；由此，通过风格对齐注意力层共享和对齐风格信息，实现并行生成多张图像，以生成风格一致的图像集；所述风格对齐注意力层的操作包括：将生成的图像潜向量投影到查询Q、键K和值V向量；使用第一张生成的图像的相应分量作为参考，对所有生成图像的潜向量进行自适应实例归一化AdaIN，以调整查询和键向量；将归一化后的查询和键与参考键和值连接，形成融合的风格特征；通过位移缩放的点积注意力机制，结合共享分数变化因子，对风格特征进行信息融合；调整设定的可调参数X的值以平衡图像风格一致性和文本对齐性。

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