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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种视觉产品外观的AI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：CN114564766B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202210114844.3，技术领域涉及：G06F30/10；该发明授权一种视觉产品外观的AI生成方法是由李俊;杨金潮;郭肥;陈硕;杨健设计研发完成，并于2022-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种视觉产品外观的AI生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种视觉产品外观的AI生成方法，为工业产品外观设计师提供辅助参考和灵感；当输入一个原产品，一个目标物体以及一张艺术风格图片，本方法将原产品的纹理外观形变成目标物体的形状，进而构成新产品，同时将艺术风格迁移到新产品，最终形成一个美妙的视觉产品外观；本方法命名为工业风格迁移，它由大尺度几何形变模块和兴趣保持纹理迁移模块这两部分组成；其中，大尺度几何形变模块目的在于以无监督的方式学习原产品和目标物体形状掩码之间的转换，实现大尺度几何形变；兴趣保持纹理迁移模块则在传统的纹理风格迁移上引入了兴趣正则化项，使得在纹理迁移后能够尽可能的保留原产品中重要的内容细节。

本发明授权一种视觉产品外观的AI生成方法在权利要求书中公布了：1.一种视觉产品外观的AI生成方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、给定原产品S和目标物体T，利用目标分割网络PointRend分别提取它们的掩码Ms,Mt，用来作为形状表示； 步骤2、利用卷积编码网络分别提取掩码Ms,Mt的特征Fs,Ft； 步骤3、为掩码特征Fs,Ft添加位置编码信息P，得到 步骤4、利用内积计算间多尺度的全局相关性矩阵，并根据循环神经网络GRU来迭代生成形变场R为GRU迭代的次数； 步骤5、利用估计的形变场来形变原产品掩码MS，计算形变后的掩码ωrMs和目标掩码Mt间差的L1范数作为形状损失Lshape，同时将带掩码的平滑正则项作为平滑损失Lsmooth，进行LGW网络参数优化； 步骤6、利用训练好的LGW网络估计形变场ω，形变原产品S得到形变图N，和艺术风格图片A一起输入到传统的纹理风格迁移网络中，得到最终风格化的结果O； 步骤7、利用VGG网络计算内容和风格损失LNST，利用SuperPoint网络计算兴趣正则化损失LIR，进行IR网络参数优化。

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南京理工大学，其通讯地址为：210094 江苏省南京市孝陵卫200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”。