一种基于画风迁移技术的NFT图片生成方法技术

本发明专利技术涉及一种基于画风迁移技术的NFT图片生成方法，包括获取内容图片、风格图片；获取目标图片，其中，所述目标图片由将所述内容图片、风格图片导入画风迁移模型获得；获取NFT图片，其中，所述NFT图片由对所述目标图片进行上链获得；所述画风迁移模型包括：特征提取；其中，包括对所述内容图片、风格图片分别进行内容特征提取、风格特征提取；获取noise图片，所述noise图片为随机生成的图片；目标图片合成，其中，所述目标图片的获取由noise图片的内容与风格分别与所述内容特征、风格特征进行融合获得；其优点在于：能够批量制作NFT图片，且能生成具有特定画风的NFT图片。生成具有特定画风的NFT图片。生成具有特定画风的NFT图片。

【技术实现步骤摘要】
一种基于画风迁移技术的NFT图片生成方法


[0001]本专利技术涉及计算机视觉和深度学习
，具体地说，是一种基于画风迁移技术的NFT图片生成方法。

技术介绍

[0002]NFT具有独一无二、稀缺、不可分割的属性；简单来说，NFT可以看作是具有价值的没有实物的收藏品。目前，NFT目前创作均为艺术家人工绘制进行拼接，没有深度学习的技术，画风迁移在里面进行应用。
[0003]如，NFT批量生产有两种途径：1.设计师手绘完成相应的图片。2.设计师绘制不同属性部件，然后拼接而成。其缺陷在于：1.批量NFT部件绘画制作需要大量的人力，时间；2.NFT全图制作更加耗费时间。且非专业技术人员无法按照画风绘制出相应图片。
[0004]中国专利文献CN113516582A公开了一种用于图像风格迁移的网络模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取风格图像数据集以及内容图像数据集，并分别从风格图像数据集以及内容图像数据集中进行随机采样获取一张风格图像以及一张内容图像，将风格图像输入已训练的图像卷积神经网络得到高层图像特征，将内容本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于画风迁移技术的NFT图片生成方法，其特征在于，包括获取内容图片、风格图片；获取目标图片，其中，所述目标图片由将所述内容图片、风格图片导入画风迁移模型获得；获取NFT图片，其中，所述NFT图片由对所述目标图片进行上链获得。2.根据权利要求1所述的基于画风迁移技术的NFT图片生成方法，其特征在于，所述内容图片用于提供目标图片轮廓；所述风格图片用于提供目标图片画风。3.根据权利要求1所述的基于画风迁移技术的NFT图片生成方法，其特征在于，所述画风迁移模型包括：特征提取；其中，包括对所述内容图片、风格图片分别进行内容特征提取、风格特征提取；获取noise图片，所述noise图片为随机生成的图片；目标图片合成，其中，所述目标图片的获取由noise图片的内容...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄智威，陈飞，俞霖锋，贺榕宽，
申请(专利权)人：上海风帧文化传播有限公司，
类型：发明
国别省市：