基于注意力循环对抗网络的风格迁移系统、方法、装置

实质审查的生效

摘要

本发明公开了一种基于注意力循环对抗网络的风格迁移系统、方法、装置，该方法首先选取两张不同风格图像的A,B图像输入网络；对A图像随机嵌套式剪裁多个小块输入多尺度块transformer编码器学习特征，通过反卷积和上采样逐层融合低维全局信息，最后融合动态过滤后的高维全局信息生成迁移结果；通过循环对抗的方式，同时训练A2B和B2A的映射；引入基于块的判别器和内容损失函数训练收敛，最终完成A,B的风格互相迁移。本发明首次提出了基于循环对抗网络的零次学习风格迁移方法，利用嵌套式剪裁小块挖掘块内部和块之间的关系特征，可以生成真实合理的迁移效果。优于现有方法，具有通用性强、数据依赖性小，风格生成个性化强等优点。

基本信息

专利标题：

基于注意力循环对抗网络的风格迁移系统、方法、装置

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN114493991A

申请号：

CN202111547284.2

公开（公告）日：

2022-05-13

申请日：

2021-12-16

授权号：

暂无

授权日：

暂无

发明人：

高林何月陈岚李融陈姝宇

申请人：

之江实验室;中科计算技术创新研究院

申请人地址：

浙江省杭州市余杭区文一西路1818号人工智能小镇10号楼

代理机构：

杭州求是专利事务所有限公司

代理人：

邱启旺

优先权：

CN202111547284.2

主分类号：

G06T3/00

IPC分类号：

G06T3/00 G06T9/00 G06N3/04 G06N3/08

IPC结构图谱

G部——物理

G06

计算；推算或计数

G06T

一般的图像数据处理或产生

G06T3/00

在图像平面内的图形图像转换

法律状态

2022-05-31 ：

实质审查的生效

IPC(主分类) : G06T 3/00
申请日 : 20211216

2022-05-13 ：

公开

注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。

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