一种基于颜色变换的着色模型训练方法

本发明涉及着色模型训练领域，具体为一种基于颜色变换的着色模型训练方法，包括：基于聚类算法，获取图像分割图；将原图随机进行颜色变化，得到变换后图像；随机生成提示点个数以及相应的坐标；基于图像分割图，计算与提示点像素相同的地方，得到提示点区域二值图，结合变换后图像，得到提示点颜色；基于提示点，计算图像分割图的像素坐标与提示点的距离，得到距离扩散图；将变换后图像进行颜色空间转换，得到Lab图像，对Lab图像进行通道分离，得到L通道图像；基于提示点的颜色，得到颜色相似性矩阵，通过颜色相似性矩阵与距离扩散图得到权重注意力图。本发明通过权重注意力图来抑制非条件区域的预测误差，最终可以有效地提升模型效果。