一种通用跨域图像转换方法及系统

本发明属于图像处理技术领域，公开了一种通用跨域图像转换方法及系统。该方法从StyleGAN网络的空间中搜索隐编码，保持StyleGAN网络后续的训练参数固定；对于单张给定的源域图像使用双分支结构学习目标使该最适CLIP隐编码保持和源域图像的跨域对应关系，以及使用CLIP2P映射器，将该CLIP隐编码映射到StyleGAN的隐空间中，由生成器生成目标域图像；结合辅助损失函数求和，获得总损失函数，更新网络参数；进行多次迭代训练，获取最终的通用跨域图像。本发明借助基于优化和基于学习的混合训练策略来处理来自任意域的单张输入图像，无需事先指定源域，提升其灵活性。