本案例的专利名称“一种图像风格迁移处理方法、移动终端和云端服务器”，申请号：202110298307.4，授权日：2023.11.28。
案例说明
本案例要解决的技术问题是：针对现有技术中对图像风格迁移的处理方法主要是非参数的图像风格迁移，在处理颜色和纹理较复杂的图像时，最终的图像合成效果较为粗糙，难以符合实际需求。再就是速度慢，不能在云端或移动端进行，不适应当前大数据和云计算的应用发展需求。
技术方案包括：风格特征提取、内容特征提取和风格内容融合三个步骤，主要是通过第一卷积神经网络对第一图像进行风格特征提取，再利用第二卷积神经网络对第二图像的内容特征进行提取，然后进一步对这两个风格特征和内容特征进行融合，获得目标风格图像。
技术效果通过以下示图加以呈现，其中图1为专利中的“第二图像”示例，图2中的左下小图为专利中的“第一图像”示例，图2中的居中大图为专利中的“目标风格图像”。图3中的居中大图是对图1实现的另外一种迁移后的“目标风格图像”。
图1
图2
图3
审查情况
本案例的第一次审查意见结合对比文件1认为所有权利要求均不具有创造性。为此，我们主要从三个方面应对：
一是找到本案例和对比文件1在神经网络构成上的实质性差异。具体而言，如图4所示，我们指出在对比文件1中的编码网络作为卷积神经网络模型中的一个组成部分，其具有双重功能，即：既可以提取待处理图像中的内容特征，也可以从风格图像中提取目标风格特征。但是，本申请中的第一卷积神经网络（图5）和第二卷积神经网络（图6）是属于两个独立训练的网络，分别作用于第一图像（用于风格特征提取）和第二图像（内容特征提取和融合）的不同的卷积神经网络。
本申请正是基于第一卷积神经网络和第二卷积神经网络的网络结构的差异性和二者功能的相互独立性，可以分别实现风格特征提取（包括亮度、线条等风格）和内容特征提取，由此再进行二者融合时，可以实现较大差异的迁移风格变化，同时还具有很好的鲁棒性。
图4
图5
图6
二是强调本案例和对比文件1在技术效果上的明显差别源于网络模型差异。我们还注意到，对比文件1正是基于同一个编码网络的自身结构，其在实现提取第一内容特征和第一风格特征时，具有一定的相关性。也即是说，基于同一个编码网络获取的内容特征和风格特征的差异性会受到这种相关性的限制，对于具有较大风格差异的图像进行迁移时，这种网络编码并不能实现。对比文件1给出了举例呈现，如图7所示，其中“待处理图像”与“风格迁移图像”除了具有明暗度的差别外，“风格迁移图像”的视觉“颗粒度”要比“待处理图像”的“颗粒度”更粗，体现的是这种图像视觉质感的风格变化，或者说是显示风格的细节性“微变化”。但是并没有改变“待处理图像”中房屋建筑的线条形状，没有出现拉伸扭转等风格的明显改变。
图7
三是进一步表明本案例和对比文件1的发明构思不同。本案例相对于对比文件1的主要区别在于本案例与对比文件1采用的是不同的卷积神经网络模型：对比文件1是基于由编码网络、特征融合层和解码网络组成的单一的卷积神经网络模型进行图像风格迁移处理，本案例则是基于两种不同的卷积神经网络分别独立进行风格特征提取和内容特征提取。并且，对比文件1中的编码网络同时集成了提取风格特征和内容特征，这两种功能在同一个编码网络中实现，具有相关性，因此难以实现本案例中较大风格迁移的技术效果，这是因为本案例的发明构思是基于两种独立的卷积神经网络分别进行风格特征提取和内容特征提取，并且为了获取最佳的风格特征，还对第一卷积神经网络进行优化训练。
此外，我们还引证了最高人民法院知识产权法庭2023年公开的《最高人民法院知识产权法庭裁判要旨摘要（2022）》中的一件专利行政案件：【案号】（2022）最高法知行终316号，旨在表明：发明构思差异对改进动机及技术启示的影响。结合该案件的裁判要旨，我们强调指出：本案例与对比文件1解决的技术问题虽然相似，但是二者采用的技术方案，即具体模型组成并不相同，在技术效果上也存在明显差异，对比文件1的技术教导并不会使得本领域的技术人员产生将对比文件1改进为本案例的动机。
契合《指引》
本案例虽然是在《指引》之前撰写并授权的，但相关做法是与《指引》契合的，对此我们结合《指引》做两点印证说明。
第一，《指引》对于涉及不同类型发明贡献的申请文件撰写，指出“发明贡献在于人工智能具体领域应用的申请，一般需要根据方案要解决的问题或要达到的效果，在说明书中明确模型如何与具体应用场景结合、输入/输出数据如何设置等。必要时，说明书中还应当阐输入数据和输出数据之间的相关性，使所属技术领域的技术人员能够判断二者之间具有关联关系。”
对于本案，如图5和图6所示给出了具体的模型构成，如图1至3所示也给出了具体的输入/输出图像，说明书阐明了输入图像和输出图像之间的相关性。因此，本案例的撰写契合《指引》要求。
第二，《指引》关于创造性指出“如果申请与现有技术采用相同或类似的人工智能算法或模型，二者主要区别在于功能或应用领域不同，则针对不具备创造性的审查意见，在答复时可以着重陈述该算法或模型在实现本申请的功能或应用至本申请的领域时需要克服哪些技术上的困难，或者获得了何种预料不到的技术效果等。”
对于本案，如图2、图3所示的图像迁移风格效果，与图7所示的对比文件1中的图像迁移风格效果存在明显差别，这种差别是基于二者的网络模型之间存在差异。对此，在创造性答复中，我们进行了充分说理，获得了审查员的认可，本案经过一次意见陈述后即授权，契合《指引》要求。
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