【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像处理，特别涉及一种基于扩散模型的彩色图像风格迁移方法。
技术介绍
1、图像风格迁移是计算机视觉领域的重要研究方向，其目的是将一幅图像的风格特征迁移到另一幅图像上，以生成具备目标内容和目标风格的新图像。
2、传统图像风格迁移方法主要依赖手动建模，核心思想是通过统计模型对图像局部特征进行纹理描述。但这类方法存在显著局限性：每个模型只能适配单一风格，生成过程需从零开始训练，风格融合效果欠佳，生成图像中常出现不自然的风格过渡现象。随着深度学习技术的快速发展，风格迁移方法逐步转向基于卷积神经网络(cnn)的实现。这类方法通过将预训练的卷积神经网络提取的高级特征定义为内容，特征间的相关性定义为风格，并构建相应的内容损失和风格损失函数，不仅显著提高了图像生成效率，还增强了模型的泛化能力。然而，由于卷积神经网络的学习过程较难解释，这种基于特征相关性的定义未能完全实现图像内容与风格的解耦，导致现有方法在风格迁移任务中仍存在噪声纹理、色彩不均衡和语义信息丢失等问题，难以达到内容与风格的完美融合。
3、近年来，扩散模...
【技术保护点】
1.一种基于扩散模型的彩色图像风格迁移方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述基于扩散模型的彩色图像风格迁移方法，其特征在于，所述步骤1与步骤2，采用相同的时间步和噪声方差调度规则，所述U-Net网络与Transformer网络均包含时间步嵌入，且均接收当前时间步嵌入作为条件输入，所述当前时间步嵌入，通过傅里叶编码生成。
3.根据权利要求1或2所述基于扩散模型的彩色图像风格迁移方法，其特征在于，所述步骤3，采用注意力门控机制进行加权融合。
4.根据权利要求1所述基于扩散模型的彩色图像风格迁移方法，其特征在于，所述步骤...
【技术特征摘要】
1.一种基于扩散模型的彩色图像风格迁移方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述基于扩散模型的彩色图像风格迁移方法，其特征在于，所述步骤1与步骤2，采用相同的时间步和噪声方差调度规则，所述u-net网络与transformer网络均包含时间步嵌入，且均接收当前时间步嵌入作为条件输入，所述当前时间步嵌入，通过傅里叶编码生成。
3.根据权利要求1或2所述基于扩散模型的彩色图像风格迁移方法，其特征在于，所述步骤3，采用注意力门控机制进行加权融合。
4.根据权利要求1所述基于扩散模型的彩色图像风格迁移方法，其特征在于，所述步骤5，利用所述目标风格图像进行图像重建得到重建图像，实现方法如下：
5.根据权利要求1所述基于扩散模型的彩色图像风格迁移方法，其特征在于，所述重建损失包括循环一致性损失和潜在空间重建损失，所述循环一致性损失为所述输入图像与所述重建图像在图像空间和潜在空间的差异，所述潜在空间重建损失为所述输入图像的潜在向量与所述重建图像的潜在向量之间的差异。
6.根据权利要求1所述基于扩散模型的彩色图像风格迁移方法，其特征在于，所述步骤6，采用渐进式多尺度训练方式...
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