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龙图腾网获悉北京大学;广州市百果园信息技术有限公司申请的专利一种基于对比学习的任意风格迁移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：CN115345918B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202110528861.7，技术领域涉及：G06T7/49；该发明授权一种基于对比学习的任意风格迁移方法及系统是由刘家瑛;王欣灏;汪文靖;杨帅;郭宗明设计研发完成，并于2021-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对比学习的任意风格迁移方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于对比学习的任意风格迁移方法及系统。该方法首先利用训练数据集训练任意风格迁移网络模型；训练完成后，将目标内容图像输入到内容编码器中，处理得到内容编码；将参考艺术作品输入到风格编码器中，首个卷积层和含有最大池化的卷积层分别输出风格编码；将内容编码和最深层的风格编码输入到可替换的风格转换器；将可替换的风格转换器输出的内容输入到解码器中，并在解码器中的各个特征适应单样本规范化层输入其它各层的风格编码的均值和方差，处理得到最终的风格迁移结果图像或视频帧。本发明能将任意指定的参考艺术作品的风格表征迁移至任意目标内容图像，实现对目标内容图像的任意风格化，提升了主观视觉质量与艺术效果。

本发明授权一种基于对比学习的任意风格迁移方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于对比学习的任意风格迁移方法，其特征在于，包括以下步骤： 利用训练数据集，训练任意风格迁移网络模型；该任意风格迁移网络模型包含内容编码器、内容投影器、风格编码器、纹理风格投影器、颜色风格投影器、可替换的风格转换器和解码器； 将目标内容图像和参考艺术作品输入到训练好的任意风格迁移网络模型中进行以下步骤的处理： 将目标内容图像输入到内容编码器中，处理得到内容编码； 将参考艺术作品输入到风格编码器中，首个卷积层和含有最大池化的卷积层分别输出风格编码； 将内容编码和最深层的风格编码输入到可替换的风格转换器； 将可替换的风格转换器输出的内容输入到解码器中，并在解码器中的各个特征适应单样本规范化层输入其它各层的风格编码的均值和方差，处理得到最终的风格迁移结果图像或视频帧； 所述任意风格迁移网络模型中，内容编码器和风格编码器均包括连续的若干个卷积层，每个卷积层后跟随一个线性整流函数，中间不相邻的部分卷积层和最后卷积层前使用最大池化进行下采样；内容投影器、纹理风格投影器和颜色风格投影器均由两层全连接层构成；解码器包括若干个相互交替的特征适应单样本规范化层和卷积层，每个卷积层后跟随一个线性整流函数，中间不相邻的部分卷积层和最后卷积层前使用最近邻上采样； 在所述训练任意风格迁移网络模型的过程中，内容投影器将内容编码投影至一维特征向量，纹理风格投影器和颜色风格投影器将风格编码投影至一维特征向量，用于损失函数项的计算。

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