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龙图腾网获悉西北大学申请的专利一种基于扩散模型风格迁移生成数字拓片的方法及系统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：CN119477667B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411276971.9，技术领域涉及：G06T3/04；该发明授权一种基于扩散模型风格迁移生成数字拓片的方法及系统是由李康;徐萧然;马琴琴;许阳;曹欣;蒋远发;李倩;王世博;寇嘉璇设计研发完成，并于2024-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于扩散模型风格迁移生成数字拓片的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于扩散模型风格迁移生成数字拓片的方法及系统，采集碑刻表面的点云数据，并对其进行第一预处理，得到源内容图片；筛选出风格不同的拓片图像，对其进行第二预处理得到目标风格图片，将其作为预训练数据集；对得到的源内容图片的进行结构与语义信息解耦，得到结构潜编码与语义潜编码通过结构保持网络，在风格迁移过程中能够很好地保留内容图像的整体轮廓、几何特征和形状信息，避免了现有方法中容易出现的细节丢失问题，扩散模型结合内容图像的语义信息和目标风格图像的语义特征，生成既保留原始图像内容又具有目标风格的高质量数字拓片，解决了现有数字拓片生成方法易出现细节丢失问题导致生成质量不高的技术问题。

本发明授权一种基于扩散模型风格迁移生成数字拓片的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型的风格化数字拓片生成方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 步骤一，采集碑刻表面的点云数据，并对其进行第一预处理，得到源内容图片； 步骤二，筛选出风格不同的拓片图像，对其进行第二预处理得到目标风格图片，将其作为预训练数据集； 步骤三，对步骤一中得到的源内容图片的进行结构与语义信息解耦，得到结构潜编码与语义潜编码； 步骤四，对步骤二得到的预训练数据集中的一张目标风格图片进行编码，生成风格潜编码； 步骤五，将步骤三得到的源内容图片的结构潜编码和语义潜编码输入到结构保持网络中，输出结构潜编码和语义潜编码； 所述结构潜编码包括整体轮廓、几何特征和形状信息；所述语义潜编码包括语义信息、物体的类别和位置；所述风格潜编码包括颜色、纹理和艺术风格； 所述结构保持网络包括多个依次相连的输入层、多层卷积网络和输出层； 所述输入层用于接收语义编码器提取的源内容图片的语义潜编码；所述多层卷积网络用于提取和增强源内容图片的语义潜编码；所述输出层用于生成最终的结构潜编码； 步骤六，将步骤五得到的结构潜编码和语义潜编码以及步骤四得到的目标风格图片的风格潜编码输入到扩散模型中，引入方向性CLIP损失，生成风格化图像； 所述扩散模型用于在保持源内容图片的结构潜编码和语义潜编码的基础上生成风格化图像； 所述方向性CLIP损失用于优化扩散模型，即确保生成的风格化图像与目标风格图片的风格潜编码特征保持一致，使扩散模型能够生成与目标风格图片风格一致且与源内容图像内容一致的风格化图像； 所述方向性CLIP损失包括跨域损失、域内损失和重建损失； 所述跨域损失用于确保生成风格化图像在跨域的风格迁移过程中，既能保持源内容图片的结构潜编码特征和语义潜编码特征，又能引入目标风格图片的风格潜编码特征； 所述域内损失的用于确保生成的风格化图像在结构特征上与源内容图片结构潜编码的特征保持一致； 所述重建损失用于确保生成的风格化图像在风格迁移之后，能够保留源内容图片的结构潜编码、语义潜编码和目标风格图片的风格潜编码。

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