【技术实现步骤摘要】
本公开涉及图像处理领域，尤其涉及图像风格迁移方法、图像风格迁移装置及存储介质。
技术介绍
1、图像风格迁移是一种用不同风格渲染图像语义内容的图像处理方法。近年来，随着深度神经网络在视觉感知领域(例如物体与人脸识别)的广泛应用，其在风格迁移领域也具有良好的表现。神经网络网络模型具有良好的特征提取能力，能够提提取图像高层的特征，如图像的语义信息，而这些信息正是风格迁移的基础。
2、相关技术中，基于风格样本图像与迁移样本图像间的风格损失，以及内容样本图像与迁移样本图像间的内容损失，训练神经网络模型。通过神经网络模型提取不同图像的内容特征与风格特征，并融合提取到的内容特征与风格特征
技术实现思路
1、为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种图像风格迁移方法、图像风格迁移装置及存储介质。
2、根据本公开实施例的第一方面，提供一种图像风格迁移方法，包括：获取第一图像和第二图像，所述第一图像为用于提供目标迁移图像风格的图像，所述第二图像为用于提供目标迁移图像内容的图像；将所述第...
【技术保护点】
1.一种图像风格迁移方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二训练图像经过所述解码器解码处理产生的内容损失为：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像风格迁移模型采用如下方式基于目标损失预先训练得到：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述风格损失、所述内容损失和所述增强自编码损失，确定目标损失，包括：
6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述基于所述预测迁移特征与所述第一训练图...
【技术特征摘要】
1.一种图像风格迁移方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二训练图像经过所述解码器解码处理产生的内容损失为：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像风格迁移模型采用如下方式基于目标损失预先训练得到：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述风格损失、所述内容损失和所述增强自编码损失，确定目标损失，包括：
6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述基于所述预测迁移特征与所述第一训练图像的风格特征，确定风格损失，包括：
7.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述基于所述预测迁移特征与所述第二训练图像的内容特征，确定内容损失，包括：
8.一种图像风格迁移装置，其特征在于，包括：
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第二训练图像经过所述解码器解码处理产生的内容损...
【专利技术属性】
技术研发人员：温光照，
申请(专利权)人：北京小米移动软件有限公司，
类型：发明
国别省市：
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