公开(公告)号：CN114493991A

公开(公告)日：2022-05-13

申请号：CN202111547284.2

申请日：2021-12-16

Applicant: 之江实验室 ,  中科计算技术创新研究院

Inventor： 高林 ,  何月 ,  陈岚 ,  李融 ,  陈姝宇

IPC: G06T3/00 ,  G06T9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于注意力循环对抗网络的风格迁移系统、方法、装置，该方法首先选取两张不同风格图像的A,B图像输入网络；对A图像随机嵌套式剪裁多个小块输入多尺度块transformer编码器学习特征，通过反卷积和上采样逐层融合低维全局信息，最后融合动态过滤后的高维全局信息生成迁移结果；通过循环对抗的方式，同时训练A2B和B2A的映射；引入基于块的判别器和内容损失函数训练收敛，最终完成A,B的风格互相迁移。本发明首次提出了基于循环对抗网络的零次学习风格迁移方法，利用嵌套式剪裁小块挖掘块内部和块之间的关系特征，可以生成真实合理的迁移效果。优于现有方法，具有通用性强、数据依赖性小，风格生成个性化强等优点。