一种基于深度学习的图像艺术风格迁移算法、存储介质及设备

本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于深度学习的图像艺术风格迁移算法、存储介质及设备。算法包括：步骤S1，构建TFEST网络，并进行训练优化；TFEST网络包括双流特征提取模块、风格特征补充器和风格感知解码器，双流特征提取模块包括内容特征编码器和风格特征编码器；步骤S2，通过双流特征提取模块的独立编码通路从内容图像和风格图像中分别提取出内容序列和风格序列；步骤S3，引入风格特征补充器对风格图像进行处理，提取风格参数；步骤S4，将内容序列、风格序列以及风格参数输入到风格感知解码器，输出相应的风格迁移图像。本发明解决了现有技术中风格信息对内容信息的过度干扰，造成语义模糊和风格不一致的技术问题。