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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利图像跨域迁移方法、计算机设备、可读存储介质和程序产品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：CN116523733B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202310086656.9，技术领域涉及：G06T3/04；该发明授权图像跨域迁移方法、计算机设备、可读存储介质和程序产品是由赵磊;孙嘉锴;陈嘉芙;吉柏言;褚天易;陈海博;张占杰;尹浩霖;蓝泽铧;张权威;林怀忠;邢卫设计研发完成，并于2023-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像跨域迁移方法、计算机设备、可读存储介质和程序产品在说明书摘要公布了：本申请涉及一种图像跨域迁移方法、计算机设备、可读存储介质和程序产品，方法实施网络模型，模型训练过程包括：获得源域和目标域图像，提取源域图像的第一内容特征和第一风格向量，提取目标域图像的第二内容特征和第二风格向量；组合获得符合源域图像风格的第一风格迁移图像；组合获得符合目标域图像风格的第二风格迁移图像；提取第二风格迁移图像的内容特征、与第一风格向量组合获得第一源域重构图像；提取第一风格迁移图像的风格向量、与第一内容特征组合获得第二源域重构图像；当满足训练预期时，完成图像跨域迁移网络模型的训练，输出第一风格迁移图像和或第二风格迁移图像。本申请一次训练可实现源域至目标域的转换和目标域至源域的转换。

本发明授权图像跨域迁移方法、计算机设备、可读存储介质和程序产品在权利要求书中公布了：1.图像跨域迁移方法，在两个图像域之间对图像进行风格迁移，实施于图像跨域迁移网络模型，其特征在于，所述图像跨域迁移网络模型的训练过程包括： 获得源域图像和目标域图像，提取源域图像的第一内容特征和第一风格向量，提取目标域图像的第二内容特征和第二风格向量； 组合所述第二内容特征和所述第一风格向量，获得符合源域图像风格的第一风格迁移图像； 组合所述第一内容特征和所述第二风格向量，获得符合目标域图像风格的第二风格迁移图像； 提取所述第二风格迁移图像的内容特征、与所述第一风格向量组合获得第一源域重构图像； 提取所述第一风格迁移图像的风格向量、与所述第一内容特征组合获得第二源域重构图像； 当满足训练预期时，完成所述图像跨域迁移网络模型的训练，所述训练预期包括所述源域图像、所述第一源域重构图像、所述第二源域重构图像三者满足损失约束条件； 利用训练后图像跨域迁移网络模型，输出第一风格迁移图像和或第二风格迁移图像。

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浙江大学，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866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”。

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