买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利一种基于免训练扩散模型的灵活且一致性外观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：CN120107414B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510161968.0，技术领域涉及：G06T11/60；该发明授权一种基于免训练扩散模型的灵活且一致性外观迁移方法是由宫正义;邵明文;刘畅;吕响;刘欢设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于免训练扩散模型的灵活且一致性外观迁移方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于免训练扩散模型的灵活且一致性外观迁移方法。在无需额外训练的情况下，该方法能够实现高质量的外观迁移，同时保证源图像结构和背景的一致性。此外，该方法支持更灵活的控制，包括指定区域的外观迁移和多种外观的迁移。具体而言，该方法采用双引导分支分别提取参考图像的外观和源图像的结构特征，并通过改进的注意力机制Mask‑Appearance‑Attention进行精确融合，确保结构和背景的一致性。

本发明授权一种基于免训练扩散模型的灵活且一致性外观迁移方法在权利要求书中公布了：1.一种基于免训练扩散模型的灵活且一致性外观迁移方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，基于源图像和参考图像，采用预训练的扩散模型将参考图像的外观迁移至源图像，并保持源图像的结构和背景不变； S2，对源图像和参考图像进行分割，并通过DDIM反演对源图像和参考图像添加噪声，为后续输入做准备； S3，构建双引导分支，每个分支都为单独的扩散模型，通过分析自注意力机制对结构和外观的影响，分别提取源图像的结构和参考图像的外观特征，为后续融合做准备； S4，构建生成分支，生成分支用于生成最终的图像，同时也提供源图像的结构特征； S5，设计改进的注意力机制Mask-Appearance-AttentionMAA，用于融合源图像的结构和参考图像的外观特征，并选择合适的时间步以及U-Net层，将生成分支中的自注意力替换为MAA，具体包括以下步骤： S51,融合引导分支获得的结构和外观特征，通过结合不同分支注意力的方式进行融合引导，让源图像的和分别和参考图像的计算注意力，这部分可以被表示为： 1 2 其中，和表示源图像的两个分支的查询参数，表示参考图像的注意力参数，和表示两个注意力的计算结果； S52,限制外观迁移的区域，保证源图像结构和背景的一致性，通过掩码限制注意力的操作区域，让组合注意力仅在外观迁移的指定区域进行，防止背景信息泄露，这部分可表示为： 3 4 其中分别表示对应主体区域的掩码，和表示两个结合掩码的注意力计算结果； S53,对两个注意力结果进行整合，由计算得到，来自引导分支的源图像重建过程，含有更准确的结构信息，由生成分支的得到，含有更丰富的外观信息，对两者进行线性整合，可以更好地融合结构和外观特征，这部分可表示为： 5 其中表示外观系数，可用于控制外观迁移的强度； S54,计算背景区域的注意力，保证背景的一致性，背景区域进行常规的自注意力，并用背景掩码进行限制，最终的注意力结果由迁移区域和背景区域组成，这部分可表示为： 6 7 其中为最终的注意力计算结果，表示，会替换生成分支自注意力结果，进行后续的计算； S55,选择合适的时间步和U-Net层替换MAA，设置时间步和层数阈值，当且仅当时间步大于和层数大于时，将生成分支的自注意力替换为MAA，这部分可表示为： 8 生成分支通过多个时间步的去噪，生成符合要求的外观迁移结果； S6，对于灵活的外观迁移，用户可自定义掩码，实现指定区域的外观迁移和多种外观的迁移。

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中国石油大学(华东)，其通讯地址为：266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。