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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种目标风格化图像的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：CN119831827B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411878042.5，技术领域涉及：G06T3/04；该发明授权一种目标风格化图像的AI生成方法是由李世民;李俊设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种目标风格化图像的AI生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种目标风格化图像的AI生成方法，该方法首先引入一个神经排列网络来重新排列单个风格图像的特征图，使它们适应内容图像的特征图，产生不同风格的内容；利用内容结构、风格感知和艺术美学的指标衡量风格化内容的质量；通过将创造性风格化图像与传统风格迁移方法产生的输出进行比较；从随机排列矩阵生成的不同风格化图像中抽样高质量风格化的内容；使用高质量的风格化图像来训练PerNet。该方法根据原始内容图像和风格图像转化为更加具有创造性的风格迁移结果。

本发明授权一种目标风格化图像的AI生成方法在权利要求书中公布了：1.一种目标风格化图像的AI生成方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、给定内容图片IC和风格图像IS，利用卷积图像编码器E提取特征fC＝EI和f＝EI；并分别计算特征f和f的通道的均值和方差μ,σ和μ,σ 步骤2、随机采样二维置换矩阵P，分别与风格图像的均值和方差μ,σ融合得到再将与f进行自适应实例归一化操作得到并输入解码器D中，视生成结果为一次采样样例，重复1000次获得采样集合 步骤3、进行结构相似度筛选和风格差异筛选，首先使用SSIM动态计算集合中与内容图像的相似度，然后使用SPD依次计算风格信息与内容图像风格和原输出图像风格的差异程度，得到集合具体为： 将集合首先通过公式选择内容图像的结构信息相似的图像，参数α表示结构计算最大的30％的数，接着通过计算编码器E不同relu层的均值和方差，使用计算采样图像和内容图像IC与原风格迁移O的风格差异程度，其中SPDx,y表示两张图像的风格不一样程度，L表示不同的relu层，μ，σ表示均值和方差，β1，β2表示两种图像风格最大的50％和30％，φi表示Encoder的不同的Relu层，具体是Relu1_1,Relu2_1,Relu3_1,Relu4_1；最终采样得到集合 步骤4、进行美学筛选，使用美学评估方法SAAN从集合中选择出评分最高的图像 步骤5、重复步骤1-步骤4，将得到制作数据集，其中O为原始模型的输出结果，使用制作的数据集训练神经置换网络PerNet； 训练的过程中，首先执行步骤1、步骤2获得对应的均值和方差μS,σS，然后通过置换卷积神经网络PerNet，输入μS,σS得到置换矩阵其中φ表示神经网络，τ表示温度系数，Nr，Nc对于矩阵的行列进行归一化操作，通过加上温度系数的softmax操作接近argmax，就是向量只有一个值为1，其余值为0，通过该操作，得到软置换矩阵PerNetμs；φ； 步骤6、将和原输出O经过编码器E提取特征结果计算均值，记为其中μs＝μEO和使用距离损失最小化监督训练的损失 步骤7、对于新的内容图像和风格图像使用神经置换网络PerNet生成对应的置换矩阵P，置换矩阵P与新的风格特征融合得到与内容特征进行自适应归一化得到，并经过解码器D生成艺术图像。

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