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龙图腾网获悉成都信息工程大学申请的专利基于深度强化学习的图像风格逐步迁移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：CN116563653B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202310384889.7，技术领域涉及：G06V10/77；该发明授权基于深度强化学习的图像风格逐步迁移方法是由胡靖;冯成明;张红湖;吴锡设计研发完成，并于2023-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习的图像风格逐步迁移方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度强化学习的图像风格逐步迁移方法，该方法将一步风格迁移的过程拆分为逐步风格迁移的过程，将准备好的内容图片和风格图片放入到环境中，环境的初始状态设置为内容图片，风格图片用于计算反馈奖励，环境中计算反馈奖励的网络使用预训练的VGG模型，反馈奖励是状态和风格图片经过VGG模型提取得到的多层特征图的格拉姆矩阵距离的相反数。使用深度强化学习控制风格化程度的增加，在风格迁移的早期步骤中保留内容图像的更多细节和结构，并在后续步骤中合成更多风格模式，并且，本发明采用的模型是轻量级的，参数少，计算复杂度低，并且是一种用户易于控制风格化程度的风格迁移方法，避免了繁琐的手动设置超参数调整风格化程度。

本发明授权基于深度强化学习的图像风格逐步迁移方法在权利要求书中公布了：1.基于深度强化学习的图像风格逐步迁移方法，其特征在于，使用深度强化学习来解决神经网络风格迁移问题，将一步风格迁移问题分解为逐步风格迁移问题，从而能更灵活地控制风格化程度，并且网络模型参数量少，所述逐步迁移方法提出的一种逐步进行风格迁移方法，采用的深度强化学习框架由演员-执行者-评论家方法进行训练，使用强化学习对特征提取进行控制，采用轻量的网络设计，提高了推理速度，具体包括： 步骤1：准备好需要的内容图像和风格图像； 步骤2：将所述内容图像和所述风格图像放入建立的环境中，初始时的状态设置为内容图片，使用多层网络逼近策略函数，演员网络根据当前状态采样该时间步的动作，并且执行者网络通过执行此动作得到相应的反馈奖励； 采用的神经网络主要包括三部分：演员网络、执行者网络和评论家网络，其中，演员网络由三个卷积模块和一个残差模块组成，每个卷积模块由一个基础模块和一层激活层组成，残差模块由两个基础模块和一层激活层组成，所述基础模块由一层填充层、一层卷积层和一层正则化层组成； 执行者网络由三个上采样模块组成，每个上采样模块由一层上采样层、一个基础模块和一层激活层组成，每个上采样模块的输入由上一个模块的输出和跳跃连接提供的特征图按通道方式拼接而成； 评论家网络由一个基础模块二、五个基础模块三和一个基础模块四组成，基础模块二由一层卷积层和一层激活层组成，基础模块三由一层卷积层、一层正则化层和一层激活层组成，基础模块四由一层卷积层和一层线性层组成，其中卷积层的输出经过张量展开变形后输入到线性层中； 步骤21：将当前状态输入所述演员网络，演员网络观察当前的状态，建立当前状态对应采取的风格化策略的分布，采样得到当前状态对应的最优决策动作； 步骤22：将步骤21得到的所述最优决策动作输入到所述执行者网络中，并且，将所述演员网络中每个卷积模块的输出特征图通过跳跃连接也输入执行者网络中，跳跃连接通过拼接的方式将底层的特征图与深层的特征图进行融合，从而使得模型可以同时利用底层的位置信息和深层的语义信息； 所述执行者网络将跳跃连接提供的当前状态的信息作为参考，执行所述演员网络提供的当前最优决策动作后得到决策的执行结果，并使用决策的执行结果更新环境中的状态得到新的状态； 步骤23：将新的状态和风格图片放入预训练网络VGG中，得到各自的多层特征图，计算对应特征图的格拉姆矩阵的欧式距离并求和，和的相反数即为执行动作得到的反馈奖励； 使用预训练网络进行特征提取能够捕捉到图像的高层次特征，格拉姆矩阵能够捕捉到特征图之间的相关性； 步骤24：将当前状态、根据状态得到的最优决策动作以及反馈奖励输入到所述评论家网络，所述评论家网络利用前两个模块对当前状态分析提取其特征，再将该特征与采取的动作在通道维度上进行拼接得到状态和动作的融合特征，随后使用后面的模块对融合特征进行分析得到在当前状态执行决策动作的最大期望奖励； 步骤25：所述演员网络根据最大期望奖励来调整更新策略，使其每一步能选择到最优的风格化动作，从而在本轮风格迁移中能获得最大的累积奖励； 步骤3：重复步骤21至步骤25，直到达到预设值的最大步数，结束本轮风格迁移； 步骤4：最终得到具有不同风格化程度的风格化结果图。

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