一种图像迁移方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种图像迁移方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机视觉技术领域。该方法包括：获取目标风格的样本图像并为所述样本图像添加对应的风格标注和/或内容标签，得到训练集；利用所述训练集对预构建的小模型进行训练，得到训练后小模型；所述小模型为基于扩散模型的部分模型参数构建的；基于所述训练后小模型和完整的扩散模型结合得到目标扩散模型，并利用所述目标扩散模型根据输入风格信息和/或输入内容信息生成相应的图像。通过小模型来对原模型进行修改，保证原模型的表征能力上，将其拓展到其他风格、或者人物上，并通过风格标注作为中间描述词，实现低成本且文本可控的图像风格和内容的迁移。的图像风格和内容的迁移。的图像风格和内容的迁移。

【技术实现步骤摘要】
一种图像迁移方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及计算机视觉
，特别涉及一种图像迁移方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]目前，随着深度学习技术的快速发展，图像生成和图像迁移技术已经成为计算机视觉领域的研究热点。图像生成技术可以生成与真实图像相似的虚假图像，而图像迁移技术则可以将一张图像的风格转移到另一张图像上。这些技术在许多领域都有广泛的应用，如艺术创作、游戏开发、虚拟现实等。但是，现有技术中，图像生成和图像迁移技术还存在一些问题，例如，在图像生成中，生成的图像有时候缺乏多样性和可控性；针对图像迁移的模型训练的成本高，难以迁移到其他生成域的问题，限制了图像生成和图像迁移技术的实际应用范围和效果。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种图像迁移方法、装置、设备及介质，能够实现低成本且文本可控的图像风格和内容的迁移。其具体方案如下：
[0004]第一方面，本申请公开了一种图像迁移方法，包括：
[0005]获取目标风格的样本图像并为所述样本图像添加对应的风本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像迁移方法，其特征在于，包括：获取目标风格的样本图像并为所述样本图像添加对应的风格标注和/或内容标签，得到训练集；利用所述训练集对预构建的小模型进行训练，得到训练后小模型；所述小模型为基于扩散模型的部分模型参数构建的；基于所述训练后小模型和完整的扩散模型结合得到目标扩散模型，并利用所述目标扩散模型根据输入风格信息和/或输入内容信息生成相应的图像。2.根据权利要求1所述的图像迁移方法，其特征在于，所述基于所述训练后小模型和完整的扩散模型结合得到目标扩散模型，包括：将所述训练后小模型叠加至完整的扩散模型的注意力模块，得到所述目标扩散模型。3.根据权利要求1所述的图像迁移方法，其特征在于，所述利用所述训练集对预构建的小模型进行训练，包括：利用所述训练集对所述小模型进行迭代训练，并在训练过程中根据实时获取的调整参数和/或约束条件进行训练约束。4.根据权利要求3所述的图像迁移方法，其特征在于，所述调整参数包括图像颜色调整参数、图像亮度调整参数；所述约束条件包括图像生成范围约束条件。5.根据权利要求1所述的图像迁移方法，其特征在于，所述利用所述训练集对预构建的小模型进行训练之前，还包括：根据扩散模型中的目标网络层对应的参数构建所述小模型。6.根据权利要求1所述的图像迁移方法，其特征在于，所述获取目标风...

【专利技术属性】
技术研发人员：张辉，刘思远，甘启，章子维，张璐，陶明，
申请(专利权)人：上海任意门科技有限公司，
类型：发明
国别省市：