一种基于机器学习的美术风格迁移方法及系统

本发明公开了一种基于机器学习的美术风格迁移方法及系统，属于智能美术设计技术领域，方法包括图像准备、基础模型构建、损失函数构建、美术风格迁移模型构建和美术风格迁移。本发明通过感知编码器进行风格特征提取，更好地捕捉风格图像细节，使得风格迁移生成的图像更细腻和自然，提高了生成图像的质量，且加快了训练速度，提高了模型实用性；采用交叉融合注意力模块进行特征融合，更好地融合内容特征和风格特征，提高了特征融合的能力和精细程度，从而生成高质量的风格迁移图像，提高了模型的可靠性和实用性；采用联合损失函数进行模型训练，有效缓解模型训练不稳定的问题，减少模式崩塌的风险，提高了模型的可靠性。