[发明专利]一种图像风格迁移模型生成方法及移动终端在审
| 申请号： | 201810202121.2 | 申请日： | 2018-03-12 |
| 公开（公告）号： | CN108537776A | 公开（公告）日： | 2018-09-14 |
| 发明（设计）人： | 郭伟伟 | 申请（专利权）人： | 维沃移动通信有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 北京润泽恒知识产权代理有限公司 11319 | 代理人： | 王洪 |
| 地址： | 523860 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种图像风格迁移模型生成方法及移动终端，其中，所述方法包括：构建风格训练数据对；搭建结构顺序依次为输入层、前置层、至少一个残差特征构建层、后置层以及输出层的神经网络；基于训练原图和风格图的均方差损失和深度感知特征的均方差损失，构建损失函数；按照所述风格训练数据对和所述损失函数，对所述神经网络进行训练，生成图像风格迁移模型。通过本发明实施例提供的图像风格迁移模型生成方法所生成的图像风格迁移模型，将待处理图像输入图像风格迁移模型中即可快速得到风格迁移后的高保真图像，无需执行繁琐的迭代操作，耗时短处理器工作负荷轻，且能够避免所得风格迁移图像空间扭曲。 | ||
| 搜索关键词： | 迁移 图像风格 风格 模型生成 神经网络 损失函数 训练数据 移动终端 均方差 构建 待处理图像 高保真图像 迭代操作 工作负荷 结构顺序 深度感知 生成图像 输入图像 特征构建 图像空间 后置层 前置层 输出层 输入层 处理器 残差 耗时 扭曲 | ||
【主权项】：
1.一种图像风格迁移模型生成方法，其特征在于，所述方法包括：构建风格训练数据对，其中，每个数据对包含一个训练原图和一个风格图；搭建结构顺序依次为输入层、前置层、至少一个残差特征构建层、后置层以及输出层的神经网络；基于训练原图和风格图的均方差损失和深度感知特征的均方差损失，构建损失函数；按照所述风格训练数据对和所述损失函数，对所述神经网络进行训练，生成图像风格迁移模型。
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