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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN110930295A(43)申请公布日2020.03.27(21)申请号201911022576.7(22)申请日2019.10.25(71)申请人广东开放大学(广东理工职业学院)地址510091广东省中山市越秀区下塘西路1号广东开放大学工程技术学院(72)发明人李君艺尧雪娟郑莹莹陈明君(74)专利代理机构广州嘉权专利商标事务所有限公司44205代理人何文聪(51)Int.Cl.G06T3/00(2006.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书2页说明书7页附图2页(54)发明名称一种图像风格迁移方法、系统、装置和存储介质(57)摘要本发明公开了一种图像风格迁移方法、系统、装置和存储介质,其中方法包括以下步骤:获取内容图片;将内容图片输入预训练好的图像风格迁移模型进行风格迁移处理后,输出具有特定风格而保留原内容的目标图片;图像转换网络与判别网络组成一个生成式对抗网络(GAN),在模型训练过程中进行交替更新。本发明通过感知对抗损失函数对网络进行持续更新优化,直至损失最小化,得到效果更优的图像风格迁移模型,如此可获得与内容图片和风格图片更加接近的输出图片,有效地避免了图片背景扭曲问题,可广泛应用于数据图像处理领域。CN110930295ACN110930295A权利要求书1/2页1.一种图像风格迁移方法,其特征在于,包括以下步骤:获取内容图片;将内容图片输入预训练好的图像风格迁移模型进行风格迁移处理后,输出具有特定风格而原内容不变的目标图片;所述图像风格迁移模型由图像转换网络和判别网络根据感知对抗损失进行交替更新后获得。2.根据权利要求1所述的一种图像风格迁移方法,其特征在于,还包括建立图像风格化模型的训练步骤,所述图像风格化模型的训练步骤具体包括以下步骤:获取风格图片和内容图片;将内容图片输入预设的图像转换网络后,获得输出图片;将内容图片、输出图片、风格图片输入判别网络,采用感知对抗损失函数衡量内容和风格的差异,以及获得感知对抗损失;根据感知对抗损失对图像转换网络与判别网络进行交替更新,以不断缩小内容和风格的差异,直到差异最小化,获得图像风格迁移模型。3.根据权利要求2所述的一种图像风格迁移方法,其特征在于,所述感知对抗损失函数包括内容损失函数和风格损失函数。4.根据权利要求2所述的一种图像风格迁移方法,其特征在于,所述判别网络包括10层卷积神经网络,且第一层卷积神经网络、第四层卷积神经网络、第六层卷积神经网络和第八层卷积神经网络均用于计算感知对抗损失。5.根据权利要求3所述的一种图像风格迁移方法,其特征在于,所述采用感知对抗损失函数衡量内容和风格的差异,以及获得感知对抗损失这一步骤,具体包括以下步骤:结合内容图片、输出图片和内容损失函数衡量内容损失;结合输出图片、风格图片和风格损失函数衡量风格损失;结合内容损失和风格损失衡量感知对抗损失。6.根据权利要求3所述的一种图像风格迁移方法,其特征在于,所述感知对抗损失函数具体为:Lperc(Y,(X,Ys))=λcLcontent(X,Y)+λsLstyle(Ys,Y)其中,Lcontent为内容损失函数,Lstyle为风格损失函数,λ为权重参数。7.一种图像风格迁移系统,其特征在于,包括:获取模块,用于获取内容图片;迁移模块,用于将内容图片输入预训练好的图像风格迁移模型进行风格迁移处理后,输出具有特定风格而原内容不变的目标图片;所述图像风格迁移模型由图像转换网络和判别网络根据感知对抗损失进行交替更新后获得。8.根据权利要求3所述的一种图像风格迁移系统,其特征在于,还包括模型建立模块,所述模型建立模块包括:获取单元,用于获取风格图片和内容图片;转换单元,用于将内容图片输入预设的图像转换网络后,获得输出图片;计算单元,用于将内容图片、输出图片、风格图片输入判别网络,采用感知对抗损失函2CN110930295A权利要求书2/2页数衡量内容和风格的差异,以及获得感知对抗损失;优化单元,用于根据感知对抗损失对图像转换网络与判别网络进行交替更新,以不断缩小内容和风格的差异,直到差异最小化,获得图像风格迁移模型。9.一种图像风格迁移装置,其特征在于,包括:至少一个GPU处理器;至少一个存储器,用于存储至少一个程序;当所述至少一个程序被所述至少一个GPU处理器执行,使得所述至少一个处理器实现权利要求1-6任一项所述的一种图像风格迁移方法。10.一种存储介质,其中存储有处理器可执行的指令,其特征在于,所述处理器可执行的指令在由处理器执行时用于执行如权利要求1-6任一项所述方法。3CN110930295A说明书1/7页一种图像风格迁移方法、系统、装置和存储介质技术领域[0001]