图像艺术风格迁移模型训练方法、系统及计算机程序

本发明提供一种图像艺术风格迁移模型训练方法、系统及计算机程序，在模型训练过程中，各客户端本地的隐私数据并不产生交互，不会产生隐私泄露。模型基于描述目标风格转换要求的文本指令对原始的内容图像进行风格迁移，能够满足用户语言表述风格迁移需求的要求。每个客户端在本地进行个性化的训练，以重建损失和判别损失保证模型在艺术风格迁移能力上的准确性，通过与其他客户端交互个性化保留层并验证本地数据的风格迁移结果构建一致性损失对本地模型进行更新，提升了模型的泛化能力。在服务器聚合端对各客户端本地训练更新的模型参数进行聚合并重新分发，进行多轮迭代，服务器聚合端可以得到能够高效适应各种艺术风格迁移要求的模型。