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龙图腾网获悉广东开放大学(广东理工职业学院)申请的专利一种基于风格特征注入的图像生成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：CN120689466B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202510728023.2，技术领域涉及：G06T11/60；该发明授权一种基于风格特征注入的图像生成方法及系统是由熊小平设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于风格特征注入的图像生成方法及系统在说明书摘要公布了：本申请属于人工智能图像生成技术领域，具体是涉及一种基于风格特征注入的图像生成方法及系统，包括：通过预训练的多层级风格提取模型，对用户端指定的参考图像进行多维度特征解析，提取风格特征向量，所述风格特征向量包括色彩特征向量、纹理特征相量、构图特征向量、光照特征向量；获取用户端输入的文本描述，输出包括场景实体、实体属性及空间关系的三元组信息；将所述三元组信息和所述风格特征向量进行加权融合，得到风格增强的语义嵌入向量；将所述风格增强的语义嵌入向量输入至生成对抗网络，进行拼接，输出图像。本申请具有显著提升生成图像与参考风格的相似度的效果。

本发明授权一种基于风格特征注入的图像生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于风格特征注入的图像生成方法，其特征在于，包括： 通过预训练的多层级风格提取模型，对用户端指定的参考图像进行多维度特征解析，提取风格特征向量，所述风格特征向量包括色彩特征向量、纹理特征相量、构图特征向量、光照特征向量； 获取用户端输入的文本描述，输出包括场景实体、实体属性及空间关系的三元组信息； 将所述三元组信息和所述风格特征向量进行加权融合，得到风格增强的语义嵌入向量； 将所述三元组信息输入图神经网络，通过节点嵌入与关系聚合，生成维度为的语义向量； 将所述风格特征向量通过全连接层映射至维空间，拼接后得到风格向量； 计算所述语义向量与所述风格向量的交叉注意力权重： ，其中，为可学习参数矩阵； 基于所述交叉注意力权重，对所述风格向量进行加权：； 引入可学习的动态权重参数，通过门控机制调整风格向量与语义向量的贡献比例：，其中，为Sigmoid函数，为门控权重矩阵； 加权融合生成风格增强的语义嵌入向量：； 将所述风格增强的语义嵌入向量输入至生成对抗网络，生成浅层特征图和深层特征图，将所述浅层特征图和所述深层特征图进行拼接，输出图像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东开放大学(广东理工职业学院)，其通讯地址为：510000 广东省广州市下塘西路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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