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龍圖騰網獲悉成都信息工程大學申請的專利基于深度強化學習的圖像風格逐步遷移方法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：CN116563653B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202310384889.7，技術領域涉及：G06V10/77；該發明授權基于深度強化學習的圖像風格逐步遷移方法是由胡靖;馮成明;張紅湖;吳錫設計研發完成，并于2023-04-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度強化學習的圖像風格逐步遷移方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于深度強化學習的圖像風格逐步遷移方法，該方法將一步風格遷移的過程拆分為逐步風格遷移的過程，將準備好的內容圖片和風格圖片放入到環境中，環境的初始狀態設置為內容圖片，風格圖片用于計算反饋獎勵，環境中計算反饋獎勵的網絡使用預訓練的VGG模型，反饋獎勵是狀態和風格圖片經過VGG模型提取得到的多層特征圖的格拉姆矩陣距離的相反數。使用深度強化學習控制風格化程度的增加，在風格遷移的早期步驟中保留內容圖像的更多細節和結構，并在后續步驟中合成更多風格模式，并且，本發明采用的模型是輕量級的，參數少，計算復雜度低，并且是一種用戶易于控制風格化程度的風格遷移方法，避免了繁瑣的手動設置超參數調整風格化程度。

本發明授權基于深度強化學習的圖像風格逐步遷移方法在權利要求書中公布了：1.基于深度強化學習的圖像風格逐步遷移方法，其特征在于，使用深度強化學習來解決神經網絡風格遷移問題，將一步風格遷移問題分解為逐步風格遷移問題，從而能更靈活地控制風格化程度，并且網絡模型參數量少，所述逐步遷移方法提出的一種逐步進行風格遷移方法，采用的深度強化學習框架由演員-執行者-評論家方法進行訓練，使用強化學習對特征提取進行控制，采用輕量的網絡設計，提高了推理速度，具體包括： 步驟1：準備好需要的內容圖像和風格圖像； 步驟2：將所述內容圖像和所述風格圖像放入建立的環境中，初始時的狀態設置為內容圖片，使用多層網絡逼近策略函數，演員網絡根據當前狀態采樣該時間步的動作，并且執行者網絡通過執行此動作得到相應的反饋獎勵； 采用的神經網絡主要包括三部分：演員網絡、執行者網絡和評論家網絡，其中，演員網絡由三個卷積模塊和一個殘差模塊組成，每個卷積模塊由一個基礎模塊和一層激活層組成，殘差模塊由兩個基礎模塊和一層激活層組成，所述基礎模塊由一層填充層、一層卷積層和一層正則化層組成； 執行者網絡由三個上采樣模塊組成，每個上采樣模塊由一層上采樣層、一個基礎模塊和一層激活層組成，每個上采樣模塊的輸入由上一個模塊的輸出和跳躍連接提供的特征圖按通道方式拼接而成； 評論家網絡由一個基礎模塊二、五個基礎模塊三和一個基礎模塊四組成，基礎模塊二由一層卷積層和一層激活層組成，基礎模塊三由一層卷積層、一層正則化層和一層激活層組成，基礎模塊四由一層卷積層和一層線性層組成，其中卷積層的輸出經過張量展開變形后輸入到線性層中； 步驟21：將當前狀態輸入所述演員網絡，演員網絡觀察當前的狀態，建立當前狀態對應采取的風格化策略的分布，采樣得到當前狀態對應的最優決策動作； 步驟22：將步驟21得到的所述最優決策動作輸入到所述執行者網絡中，并且，將所述演員網絡中每個卷積模塊的輸出特征圖通過跳躍連接也輸入執行者網絡中，跳躍連接通過拼接的方式將底層的特征圖與深層的特征圖進行融合，從而使得模型可以同時利用底層的位置信息和深層的語義信息； 所述執行者網絡將跳躍連接提供的當前狀態的信息作為參考，執行所述演員網絡提供的當前最優決策動作后得到決策的執行結果，并使用決策的執行結果更新環境中的狀態得到新的狀態； 步驟23：將新的狀態和風格圖片放入預訓練網絡VGG中，得到各自的多層特征圖，計算對應特征圖的格拉姆矩陣的歐式距離并求和，和的相反數即為執行動作得到的反饋獎勵； 使用預訓練網絡進行特征提取能夠捕捉到圖像的高層次特征，格拉姆矩陣能夠捕捉到特征圖之間的相關性； 步驟24：將當前狀態、根據狀態得到的最優決策動作以及反饋獎勵輸入到所述評論家網絡，所述評論家網絡利用前兩個模塊對當前狀態分析提取其特征，再將該特征與采取的動作在通道維度上進行拼接得到狀態和動作的融合特征，隨后使用后面的模塊對融合特征進行分析得到在當前狀態執行決策動作的最大期望獎勵； 步驟25：所述演員網絡根據最大期望獎勵來調整更新策略，使其每一步能選擇到最優的風格化動作，從而在本輪風格遷移中能獲得最大的累積獎勵； 步驟3：重復步驟21至步驟25，直到達到預設值的最大步數，結束本輪風格遷移； 步驟4：最終得到具有不同風格化程度的風格化結果圖。

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