公开(公告)号：CN114170066A

公开(公告)日：2022-03-11

申请号：CN202111326217.8

申请日：2021-11-10

Applicant: 同济大学

Inventor： 张冬冬 ,  华思慧

IPC: G06T3/00 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于多注意力网络的任意风格迁移方法。本发明针对现有风格迁移方法在保留显著的内容结构和细节的风格模式方面存在局限性的问题，提出了用于任意风格迁移的多注意网络，利用多注意力机制提取内容图像的显著结构和风格图像的细节纹理，将艺术作品中丰富的风格模式迁移到内容图像中；并设计了一种新颖的注意力损失来保留内容的重要信息。实验结果表明，本发明通过多注意力网络可以保留内容显著结构和风格细节纹理，可以有效生成更高质量的风格化图像。

公开(公告)号：CN114170066B

公开(公告)日：2024-08-23

申请号：CN202111326217.8

申请日：2021-11-10

Applicant: 同济大学

Inventor： 张冬冬 ,  华思慧

IPC: G06F30/27

Abstract: 本发明公开了一种基于多注意力网络的任意风格迁移方法。本发明针对现有风格迁移方法在保留显著的内容结构和细节的风格模式方面存在局限性的问题，提出了用于任意风格迁移的多注意网络，利用多注意力机制提取内容图像的显著结构和风格图像的细节纹理，将艺术作品中丰富的风格模式迁移到内容图像中；并设计了一种由注意力损失来保留内容的重要信息。实验结果表明，本发明通过多注意力网络可以保留内容显著结构和风格细节纹理，可以有效生成更高质量的风格化图像。