本发明提出了一种基于风格特征注入的图像生成方法，能够在文生图的基础上高效地迁移风格参考图的空间布局和颜色纹理。所提出的方法在StableDiffusion文生图的基础上，利用Dreambooth绑定特征的能力学习图像的空间布局和初步风格，再执行注意力注入以强化颜色特征和细节纹理。因此，所提出的方法在各种风格上具有很高的泛化性，对于单一特定风格，无需进行繁琐调参，对构图、纹理、颜色等上下文特征高度敏感。另外，模型对数据需求量少，仅需3‑5张训练图像，推理过程中注意力参考图仅需一张，且无需进行额外的训练，具有很强的鲁棒性。因此，所提出的风格图像生成方法可以适应多种不同的风格，以便在个性化任务中具有更高的自由度。