[发明专利]一种图像风格迁移模型训练方法以及图像风格迁移方法有效

专利信息
申请号: 201810404755.6 申请日: 2018-04-28
公开(公告)号: CN108596830B 公开(公告)日: 2022-04-22
发明(设计)人: 孙源良;刘萌;樊雨茂;李彩虹 申请(专利权)人: 国信优易数据股份有限公司
主分类号: G06T3/00 分类号: G06T3/00;G06N3/08
代理公司: 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 代理人: 徐丽
地址: 100000 北京市丰台区南四环*** 国省代码: 北京;11
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摘要: 本申请提供了一种图像风格迁移模型训练方法以及图像风格迁移方法,图像风格迁移模型训练方法包括:获取风格参考图像以及内容图像;将风格参考图像以及内容图像输入第一神经网络,为内容图像提取第一特征向量,并为风格参考图像提取第二特征向量;基于第一特征向量对内容图像进行还原,得到内容图像的迁移图像;将风格参考图像和迁移图像输入第一神经网络,为迁移图像提取第三特征向量;基于第二特征向量和第三特征向量,计算风格参考图像以及迁移图像之间的色调损失;根据色调损失,对第一神经网络进行训练。该方法能够以更快的速度得到训练好的图像风格迁移模型。
搜索关键词: 一种 图像 风格 迁移 模型 训练 方法 以及
【主权项】:
1.一种图像风格迁移模型训练方法,其特征在于,包括:获取风格参考图像以及内容图像;将所述风格参考图像以及所述内容图像输入第一神经网络,为所述内容图像提取第一特征向量,并为所述风格参考图像提取第二特征向量;基于所述第一特征向量对所述内容图像进行还原,得到所述内容图像的迁移图像;将所述风格参考图像和所述迁移图像输入所述第一神经网络,为所述迁移图像提取第三特征向量;基于所述第二特征向量和所述第三特征向量,计算所述风格参考图像以及所述迁移图像之间的色调损失;根据所述色调损失,对所述第一神经网络进行训练。
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