图像风格迁移方法和系统.pdf

(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CN109697690A(43)申请公布日2019.04.30(21)申请号201811295359.0(22)申请日2018.11.01(71)申请人北京达佳互联信息技术有限公司地址100084北京市海淀区中关村东路1号院8号楼20层B2201(72)发明人李强张雄郑文(74)专利代理机构北京成创同维知识产权代理有限公司11449代理人张靖琳(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11页附图3页(54)发明名称图像风格迁移方法和系统(57)摘要本申请是关于一种图像风格迁移方法、图像风格迁移系统、电子设备和非临时性计算机可读存储介质。图像风格迁移方法包括：获取风格图片以及第一内容图片；第一神经网络对所述第一内容图片进行风格迁移以得到第二内容图片；第二神经网络基于损失函数计算所述第二内容图片与所述第一内容图片之间以及所述第二内容图片与所述风格图片之间的损失；根据所述损失优化所述第一神经网络；基于优化的所述第一神经网络对给定的第三内容图片进行风格迁移以得到第四内容图片，实现实时的风格迁移，在提高风格迁移的速度的同时最大程度保留内容图片的真实细节。CN109697690ACN109697690A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：获取风格图片以及第一内容图片；第一神经网络对所述第一内容图片进行风格迁移以得到第二内容图片；第二神经网络基于损失函数计算所述第二内容图片与所述第一内容图片之间以及所述第二内容图片与风格图片之间的损失；根据所述损失优化所述第一神经网络；基于优化的所述第一神经网络对给定的第三内容图片进行风格迁移以得到第四内容图片。2.根据权利要求1所述的图像风格迁移方法，其特征在于，所述损失函数包括：内容损失函数、风格损失函数以及图像损失函数。3.根据权利要求2所述的图像风格迁移方法，其特征在于，所述第二神经网络基于损失函数计算所述第二内容图片与所述第一内容图片之间以及所述第二内容图片与所述风格图片之间的损失包括：基于内容损失函数计算所述第二内容图片与所述第一内容图片之间的内容损失；基于风格损失函数计算所述第二内容图片与所述风格图片之间的风格损失；以及基于图像损失函数计算所述第二内容图片与所述第一内容图片之间的图像损失。4.根据权利要求3所述的图像风格迁移方法，其特征在于，还包括基于语义分割算法优化所述风格损失函数。5.根据权利要求4所述的图像风格迁移方法，其特征在于，所述基于语义分割算法优化所述风格损失函数包括：对所述第一内容图片进行语义分割，得到分割模板；将所述分割模板输入所述风格损失函数，增强所述风格损失函数。6.根据权利要求3所述的图像风格迁移方法，其特征在于，所述基于图像损失函数计算所述第二内容图片与所述第一内容图片之间的图像损失包括：计算所述第一内容图片和所述第二内容图片在每个颜色通道上的通道损失；将所述每个颜色通道上的通道损失相加，得到所述图像损失。7.根据权利要求1所述的图像风格迁移方法，其特征在于，所述第二神经网络为VGG网络。8.一种图像风格迁移系统，其特征在于，包括：获取模块，用于获取风格图片以及第一内容图片；第一处理模块，用于根据第一神经网络对所述第一内容图片进行风格迁移以得到第二内容图片；第二处理模块，用于根据第二神经网络基于损失函数计算所述第二内容图片与所述第一内容图片之间以及所述第二内容图片与风格图片之间的损失，根据所述损失优化所述第一神经网络；以及执行模块，用于基于优化的所述第一神经网络对给定的第三内容图片进行风格迁移以得到第四内容图片。9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器；2CN109697690A权利要求书2/2页用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为执行如权利要求1-7任意一项所述的图像风格迁移方法。10.一种非临时性计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被执行时实现如权利要求1-7任一项所述的图像风格迁移方法。3CN109697690A说明书1/11页图像风格迁移方法和系统技术领域[0001]本申请属于计算机软件应用领域，尤其是一种图像风格迁移方法和系统。背景技术[0002]真实图像风格迁移(PhotorealisticStyleTransfer，PST)研究的是自然图片之间的风格转换，指定一幅输入图片作为基础图片，也被称为内容图片，同时指定一幅或多幅图片作为希望得到的风格图片，算法在保证内容图片的结构同时，将图片的风格进行转换，最终输出的合成图片呈现出内容图片和风格图片的完美结合。例如：可以将一幅人像图片转换成具