摘要
本发明属于计算机视觉与深度学习技术领域,具体涉及一种基于亲和力增强注意力网络的图像风格迁移算法,包括下列步骤:首先,通过预训练的深度编码器提取内容图像与风格图像的多层次特征;接着,利用内容亲和力增强注意力模块和风格亲和力增强注意力模块分别对内容特征和风格特征进行局部细节强化,通过注意力机制增强纹理结构与色彩分布的表示;随后,通过混合注意力模块动态调整风格特征的空间分布,使其与内容特征语义对齐,完成自适应特征融合;最后,通过对称设计的解码器将融合特征重构为风格化图像。本发明可以在最大限度保留内容特征的基础上完成风格特征的迁移。
技术关键词
风格
亲和力
注意力
图像
融合特征
查询特征
算法
计算方法
键特征
残差网络
高层语义信息
深度编码器
分支
预训练网络
多层次特征
身份
深度学习技术
纹理结构
输入结构
系统为您推荐了相关专利信息
彩色图像加密算法
数据交互方法
图纸
二值化图像
像素点
关键帧
视觉闭环检测方法
局部特征信息
卷积神经网络模型
队列
图像检测模型
图像检测方法
关系
节点
计算机设备
冷却水
监测系统
分析图像数据
混凝土温度场
图像序列数据