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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于生成对抗网络的人体风格迁移方法、设备及介质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：CN114359035B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202111614462.9，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种基于生成对抗网络的人体风格迁移方法、设备及介质是由李冠彬;谢一凡;毛明志设计研发完成，并于2021-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成对抗网络的人体风格迁移方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及图像分析领域，具体公开了一种基于生成对抗网络的人体风格迁移方法、设备及介质，包括识别源域图像中迁移目标所在的区域,并将该区域输出为第一分割目标；识别参考图像中迁移目标所在的区域,并将该区域输出为第二分割目标；将所述第一分割目标映射到第一中介域上，得到第三分割目标；依据所述第二分割目标，对所述第三分割目标进行风格迁移，生成第一贴图；将所述第一贴图覆盖至所述第一分割目标在所述源域图像中的区域，并将覆盖后的源域图像作为生成图像输出。本发明通过分割出迁移目标，确保了风格迁移对象的准确性；通过设置中介域，克服了不同的源域图像可能分别服从多个不同分布的问题。

本发明授权一种基于生成对抗网络的人体风格迁移方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络的人体风格迁移方法，其特征在于，运用于人体部位的风格迁移，包括： 识别源域图像中迁移目标所在的区域,并将该区域输出为第一分割目标； 识别参考图像中迁移目标所在的区域,并将该区域输出为第二分割目标； 利用中介域转换模块将所述第一分割目标映射到第一中介域上，得到第三分割目标；其中，利用pixel2pixel模型架构训练中介域转换模型，将源域图像映射到同一中介域上，使之服从同一分布； 依据所述第二分割目标，对所述第三分割目标进行风格迁移，生成第一贴图； 将所述第一贴图覆盖至所述第一分割目标在所述源域图像中的区域，并将覆盖后的源域图像作为生成图像输出； 在将覆盖后的源域图像作为生成图像输出之前，还包括： 通过总损失函数验证生成图像相对于源域图像和参考图像的风格迁移效果；其中，所述总损失函数包括对抗损失函数、梯度差损失函数、循环损失函数和颜色损失函数； 所述对抗损失函数用于验证第一贴图与第二分割目标的分布差异； 所述梯度差损失函数用于优先保持迁移目标的结构信息； 所述循环损失函数用于优先保持迁移目标的全局一致性信息； 所述颜色损失函数用于优先保持迁移目标的颜色信息； 其中，在源域图像和参考图像为成对时，所述总损失函数还包括最小平方误差损失函数；所述最小平方误差损失函数用于计算生成图像与第二分割目标的L2损失。

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