[发明专利]基于少量样本生成的任意风格和内容的迁移方法和系统有效
| 申请号： | 201710957685.2 | 申请日： | 2017-10-13 |
| 公开（公告）号： | CN107767328B | 公开（公告）日： | 2021-12-17 |
| 发明（设计）人： | 张娅;张烨珣;蔡文彬;王延峰 | 申请（专利权）人： | 上海媒智科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T3/00 | 分类号： | G06T3/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海恒慧知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 31317 | 代理人： | 徐红银 |
| 地址： | 200030 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于少量样本生成的任意风格和内容的迁移方法和系统，包括：风格特征提取步骤：对风格参考图像，使用深度卷积神经网络提取图像的风格特征；内容特征提取步骤：对内容参考图像，使用深度卷积神经网络提取图像的内容特征；风格和内容特征结合步骤：将提取的风格特征和内容特征通过双线性模型相结合，得到目标图像的特征；目标图像生成步骤：对目标图像的特征经过反卷积神经网络生成目标图像。本发明将风格和内容分离开，实现任意目标风格任意目标内容的图像生成，能够迁移到没见过的风格和没见过的内容上，提取没见过的风格和内容的特征。本发明只需少量的参考图像，风格特征和内容特征可从少量数据中学得。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 少量 样本 生成 任意 风格 内容 迁移 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于少量样本生成的任意风格和内容的迁移方法，其特征在于包括：风格特征提取步骤：对风格参考图像，使用深度卷积神经网络提取图像的风格特征；内容特征提取步骤：对内容参考图像，使用深度卷积神经网络提取图像的内容特征；风格和内容特征结合步骤：对所述风格特征提取步骤得到的风格特征和所述内容特征提取步骤得到的内容特征通过双线性模型相结合，得到目标图像的特征；目标图像生成步骤：对所述风格和内容特征结合步骤得到的目标图像的特征进行反卷积生成目标图像。
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