之江實驗室;中科計算技術創新研究院高林獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉之江實驗室;中科計算技術創新研究院申請的專利基于注意力循環對抗網絡的風格遷移系統、方法、裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114493991B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111547284.2，技術領域涉及：G06T3/04；該發明授權基于注意力循環對抗網絡的風格遷移系統、方法、裝置是由高林;何月;陳嵐;李融;陳姝宇設計研發完成，并于2021-12-16向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于注意力循環對抗網絡的風格遷移系統、方法、裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于注意力循環對抗網絡的風格遷移系統、方法、裝置，該方法首先選取兩張不同風格圖像的A,B圖像輸入網絡；對A圖像隨機嵌套式剪裁多個小塊輸入多尺度塊transformer編碼器學習特征，通過反卷積和上采樣逐層融合低維全局信息，最后融合動態過濾后的高維全局信息生成遷移結果；通過循環對抗的方式，同時訓練A2B和B2A的映射；引入基于塊的判別器和內容損失函數訓練收斂，最終完成A,B的風格互相遷移。本發明首次提出了基于循環對抗網絡的零次學習風格遷移方法，利用嵌套式剪裁小塊挖掘塊內部和塊之間的關系特征，可以生成真實合理的遷移效果。優于現有方法，具有通用性強、數據依賴性小，風格生成個性化強等優點。
本發明授權基于注意力循環對抗網絡的風格遷移系統、方法、裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于注意力循環對抗網絡的風格遷移系統，其特征在于，包括兩組圖片嵌套式隨機裁取模塊和循環對抗生成模塊；所述循環對抗生成模塊包括兩組生成器和與其對應的判別器；所述生成器包括多尺度塊transformer編碼器模塊和動態過濾解碼器模塊； 所述圖片嵌套式隨機裁取模塊用于對每張圖片隨機剪裁為嵌套的多張子圖塊； 所述多尺度塊transformer編碼器模塊包括塊級transformer編碼器和跨塊級transformer編碼器，對圖片嵌套式隨機裁取模塊得到的子圖塊進行編碼，得到高維特征； 所述動態過濾解碼器模塊用于對多尺度塊transformer編碼器模塊得到的高維特征進行反卷積，在反卷積階段動態過濾淺層的高維特征，自適應地學習所需要的特征，以減少原始特征的影響； 所述循環對抗生成模塊利用對抗損失、循環一致損失和重建損失約束雙向映射的訓練，完成圖片的風格互相遷移。
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2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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