基于扩散模型噪声重组的无训练图像风格迁移方法、装置、设备、介质及产品

本申请公开了一种基于扩散模型噪声重组的无训练图像风格迁移方法、装置、设备、介质及产品，涉及图像风格迁移领域。所述方法包括：对信息数据进行编码处理，并采用扩散模型对得到的潜空间数据进行特征提取的循环处理，得到中间数据集；基于中间数据集进行特征融合，并采用移动平均算法对融合得到的重组噪声进行加权组合，得到最终重组噪声；采用扩散模型对最终重组噪声进行特征提取，并确定新的中间数据集；将新的中间数据集作为中间数据集，并返回进行特征融合步骤，直至特征提取的循环处理停止；对最终重组噪声进行解码处理，得到风格化图像，以实现图像风格迁移。本申请可实现高效的风格迁移，提升泛化性与实用性。