[发明专利]交互式图像纹理迁移转换方法、装置、计算机设备和存储介质在审
申请号: | 202110266870.3 | 申请日: | 2021-03-11 |
公开(公告)号: | CN113191936A | 公开(公告)日: | 2021-07-30 |
发明(设计)人: | 赵磊;王志忠;仇礼鸿;张惠铭;莫启航;林思寰;陈海博;李艾琳;左智文;邢卫;鲁东明 | 申请(专利权)人: | 浙江大学 |
主分类号: | G06T3/00 | 分类号: | G06T3/00;G06K9/62;G06N3/04 |
代理公司: | 杭州合信专利代理事务所(普通合伙) 33337 | 代理人: | 刘静静 |
地址: | 310058 浙江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 交互式 图像 纹理 迁移 转换 方法 装置 计算机 设备 存储 介质 | ||
1.交互式图像纹理迁移转换方法,其特征在于,包括:
获取目标语义图、风格化源图像以及与所述风格化源图像对应的源语义图;
将所述目标语义图、风格化源图像以及源语义图输入深度神经网络得到目标图像,所述目标图像为所述目标语义图以风格化源图像为参照进行纹理迁移转换得到;
其中,所述深度神经网络包括依次连接的多个纹理迁移层,各所述纹理迁移层均包括编码器、纹理迁移单元以及解码器,且纹理迁移层的输出作为相连的下一纹理迁移层的其中一输入,直至最后一层的纹理迁移层输出的结果作为所述目标图像。
2.根据权利要求1所述的交互式图像纹理迁移转换方法,其特征在于,所述深度神经网络包括5个依次连接的第一纹理迁移层至第五纹理迁移层,其中所述目标语义图、风格化源图像以及源语义图作为第一纹理迁移层的输入,所述目标图像作为第五纹理迁移层的输出;
所述编码器包括依次位于各纹理迁移层的第一至第五编码器;
所述解码器包括依次位于各纹理迁移层的第一至第五解码器;
所述纹理迁移单元包括位于所述第一纹理迁移层的全局纹理迁移单元,位于第二纹理迁移层的局部纹理迁移单元,以及位于第三至第五纹理迁移层的全局纹理增强单元。
3.根据权利要求2所述的交互式图像纹理迁移转换方法,其特征在于,将所述目标语义图、风格化源图像以及源语义图输入深度神经网络得到风格化目标图像包括:
将所述目标语义图、风格化源图像以及源语义图输入第一编码器,得到对应的第一特征数据,通过所述全局纹理迁移单元对所述第一特征数据进行全局范围内的纹理迁移计算得到第一风格化目标特征数据,利用第一解码器将所述第一风格化目标特征数据解码为第一风格化目标图像;
将所述目标语义图、风格化源图像以及源语义图以及所述第一风格化目标图像输入第二编码器得到对应的第二特征数据,通过所述局部纹理迁移单元对所述第二特征数据进行局部范围内的纹理迁移计算得到第二风格化目标特征数据,利用第二解码器将所述第二风格化目标特征数据解码为第二风格化目标图像;
将所述风格化源图像以及第二风格化目标图像输入第三编码器得到对应的第三特征数据,通过所述全局纹理增强单元对所述第三特征数据进行全局范围内的纹理增强计算得到第三风格化目标特征数据,利用第三解码器将所述第三风格化目标特征数据解码为第三风格化目标图像;
将所述风格化源图像以及第三风格化目标图像输入第四编码器得到对应的第四特征数据,通过所述全局纹理增强单元对所述第四特征数据进行全局范围内的纹理增强计算得到第四风格化目标特征数据,利用第四解码器将所述第四风格化目标特征数据解码为第四风格化目标图像;
将所述风格化源图像以及第四风格化目标图像输入第五编码器得到对应的第五特征数据,通过所述全局纹理增强单元对所述第五特征数据进行全局范围内的纹理增强计算得到第五风格化目标特征数据,利用第五解码器将所述第五风格化目标特征数据解码为第五风格化目标图像,所述第五风格化目标图像为所述目标图像。
4.根据权利要求3所述的交互式图像纹理迁移转换方法,其特征在于,所述通过所述全局纹理迁移单元对所述第一特征数据进行全局范围内的纹理迁移计算得到第一风格化目标特征数据包括:
将所述第一特征数据在全局范围内划分为多个第一特征数据块;
将所述目标语义图与源语义图分别对应的多个第一特征数据块进行匹配,得到与所述目标语义图对应的多个第一特征数据块最为匹配的源语义图对应的多个第一特征数据块之间的第一索引;
利用所述第一索引,将所述风格化源图像对应的多个第一特征数据块重组得到所述第一风格化目标特征数据。
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