公开(公告)号：CN115641256B

公开(公告)日：2023-05-26

申请号：CN202211310125.5

申请日：2022-10-25

申请人： 复旦大学

发明人： 戈维峰 ,  邱晓文 ,  何博安 ,  徐瑞泽

IPC分类号： G06T3/00 ,  G06T7/269 ,  G06V10/62 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0895

摘要： 本申请涉及人工智能领域，公开了风格迁移模型的训练方法、视频风格迁移的方法以及装置。训练方法包括获取训练数据，包括N帧样本内容图像和N个样本风格图像；通过风格去除模型，将N帧样本内容图像和N个样本风格图像进行图像风格迁移，得到N帧第一真实图像；通过风格恢复模型，将N帧样本内容图像和N帧第一真实图像进行图像风格迁移，得到N帧第二真实图像；根据N帧样本内容图像和N帧第一真实图像之间的第一损失函数、以及N帧样本内容图像和N帧第二真实图像之间的第二损失函数，确定风格去除模型的第一参数和风格恢复模型的第二参数。本发明可以高效地将风格图像的风格迁移给视频帧，同时不造成扭曲与伪影，并且不会造成前后帧的不连贯。

公开(公告)号：CN115705616A

公开(公告)日：2023-02-17

申请号：CN202110899802.0

申请日：2021-08-06

申请人： 复旦大学

发明人： 张文强 ,  戈维峰 ,  张颖涛 ,  何博安

IPC分类号： G06T3/00 ,  G06T3/40 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

摘要： 本发明涉及一种基于结构一致性统计映射框架的真实图像风格迁移方法，步骤包括：数据集的构建与预处理、网络模型的构建、网络模型的训练优化、网络模型的测试、对图片进行风格迁移等步骤；其中网络模型基于结构一致性统计映射的框架，分为多个连续映射的子网络，每个子网络为结构相同的多尺度的编码解码网络；使用色域均值损失等损失函数对网络进行训练，能充分保持内容结构，并利用全局色彩分布信息，使网络取得更好的生成效果。与现有技术相比，本发明提出的方法能够在保持内容图片内容细节和色彩层次的前提下，实现实时的真实图像风格的迁移，并得到优于其他主流方法的整体效果。

公开(公告)号：CN115641256A

公开(公告)日：2023-01-24

申请号：CN202211310125.5

申请日：2022-10-25

申请人： 复旦大学

发明人： 戈维峰 ,  邱晓文 ,  何博安 ,  徐瑞泽

IPC分类号： G06T3/00 ,  G06T7/269 ,  G06V10/62 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0895

摘要： 本申请涉及人工智能领域，公开了风格迁移模型的训练方法、视频风格迁移的方法以及装置。训练方法包括获取训练数据，包括N帧样本内容图像和N个样本风格图像；通过风格去除模型，将N帧样本内容图像和N个样本风格图像进行图像风格迁移，得到N帧第一真实图像；通过风格恢复模型，将N帧样本内容图像和N帧第一真实图像进行图像风格迁移，得到N帧第二真实图像；根据N帧样本内容图像和N帧第一真实图像之间的第一损失函数、以及N帧样本内容图像和N帧第二真实图像之间的第二损失函数，确定风格去除模型的第一参数和风格恢复模型的第二参数。本发明可以高效地将风格图像的风格迁移给视频帧，同时不造成扭曲与伪影，并且不会造成前后帧的不连贯。