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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于扩散模型和风格迁移的构造式信息隐藏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：CN121563756B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610085542.6，技术领域涉及：G06T3/04；该发明授权一种基于扩散模型和风格迁移的构造式信息隐藏方法是由张翔;钱夏曙;方珺;姜子怡;付道勇;黄文斌;李梓强;付章杰设计研发完成，并于2026-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于扩散模型和风格迁移的构造式信息隐藏方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于扩散模型和风格迁移的构造式信息隐藏方法，包括基于预设映射规则，将待隐藏的秘密信息映射为内容噪声；利用扩散模型对内容噪声去噪得到内容图像，再利用扩散模型对内容图像进行编码，得到内容图像注意力特征；利用扩散模型对风格图像进行编码，得到风格噪声和风格图像注意力特征；将风格噪声和内容噪声融合生成初始噪声，经扩散模型对初始噪声去噪，并分别注入对应的注意力特征生成含密图像，再注入对应的注意力特征还原初始噪声，利用逆融合计算出还原初始噪声的内容噪声，再通过逆映射规则提取内容噪声的秘密信息；本发明解决目前信息隐藏领域存在的含密图像质量不足、抗隐写分析性能不足问题。

本发明授权一种基于扩散模型和风格迁移的构造式信息隐藏方法在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型和风格迁移的构造式信息隐藏方法，其特征在于，所述方法包括： 获取风格图像； 基于预设映射规则，将待隐藏的秘密信息映射为内容噪声； 利用扩散模型对所述内容噪声去噪得到内容图像，再利用扩散模型对所述内容图像进行编码，得到每个时间步的内容图像注意力特征； 利用扩散模型对所述风格图像进行编码，得到风格噪声和每个时间步的风格图像注意力特征； 将所述风格噪声和所述内容噪声融合生成初始噪声，经扩散模型对所述初始噪声去噪，并分别注入内容图像注意力特征和风格图像注意力特征生成含密图像； 对所述含密图像加噪，并注入内容图像注意力特征和风格图像注意力特征还原初始噪声，利用逆融合计算出还原初始噪声的内容噪声，再通过逆映射规则提取内容噪声的秘密信息； 所述基于预设映射规则，将待隐藏的秘密信息映射为内容噪声，包括： 根据秘密信息生成隐写内容噪声，公式如下：，其中是区间映射函数； 所述利用扩散模型对所述内容噪声去噪得到内容图像，再利用扩散模型对所述内容图像进行编码，得到每个时间步的内容图像注意力特征，包括： 将输入到扩散模型的反向过程中，获得内容图像：； 将输入到扩散模型的正向过程中，以生成噪声，获得内容图像注意力特征中的查询特征：； 所述利用扩散模型对所述风格图像进行编码，得到风格噪声和每个时间步的风格图像注意力特征，包括：将风格图像输入扩散模型的正向过程中，以获得风格噪声，并收集风格图像注意力特征中的键特征和值特征：；其中，将风格图像输入扩散模型的正向过程中，包括： 对初始含密噪声进行去噪，并且将注意力参数同步到扩散反向过程中，并替换原始注意力特征，从而生成含密图像：。

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南京信息工程大学，其通讯地址为：210044 江苏省南京市江北新区宁六路219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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