[发明专利]摄影风格转换方法、装置及可读存储介质

说明书

本申请实施例提供一种摄影风格转换方法、装置及可读存储介质。该方法包括：获取待转换的原始风格图像；将所述待转换的原始风格图像输入到预先训练的摄影风格转换模型中，输出对应的初始目标风格图像，其中，所述摄影风格转换模型通过原始风格图像集和目标风格图像集训练得到；计算所述原始风格图像的归一化Laplacian矩阵；根据所述归一化Laplacian矩阵和预设权重系数对所述初始目标风格图像进行图像处理，得到目标风格图像。由此，能够有效抑制在摄影风格转换过程中生成的artifact，进而提高图像清晰度，增强用户体验。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种摄影风格转换方法、装置及可读存储介质。

背景技术

目前在进行摄影风格转换时，由于训练网络本身训练的不稳定性，导致回传的梯度对神经网络产生一定影响，从而造成生成的图像通常会带有明显的artifact(图像中的瑕疵)，而这种在算法上很难控制，因此很难生成真正高清的图像，用户体验不佳。

发明内容

为了克服现有技术中的上述不足，本申请的目的在于提供一种摄影风格转换方法、装置及可读存储介质，以解决或者改善上述问题。

为了实现上述目的，本申请实施例采用的技术方案如下：

第一方面，本申请实施例提供一种摄影风格转换方法，所述方法包括：

获取待转换的原始风格图像；

将所述待转换的原始风格图像输入到预先训练的摄影风格转换模型中，输出对应的初始目标风格图像，其中，所述摄影风格转换模型通过原始风格图像集和目标风格图像集训练得到；

计算所述原始风格图像的归一化Laplacian矩阵；

根据所述归一化Laplacian矩阵和预设权重系数对所述初始目标风格图像进行图像处理，得到目标风格图像。

可选地，所述获取待转换的原始风格图像的步骤之前，所述方法还包括：

训练所述摄影风格转换模型；

所述训练所述摄影风格转换模型的方式，包括：

获取原始风格图像集和目标风格图像集，其中，所述原始风格图像集包括有监督的第一原始风格图像集和无监督的第二原始风格图像集，所述目标风格图像集包括有监督的第一目标风格图像集和无监督的第二目标风格图像集；

基于所述第一原始风格图像集、第一目标风格图像集、第二原始风格图像集和第二目标风格图像集预训练第一生成网络、第二生成网络、第一判别网络以及第二判别网络，得到预训练后的第一生成网络、第二生成网络、第一判别网络以及第二判别网络，其中，所述第一生成网络用于根据原始风格图像生成目标风格图像，所述第二生成网络用于根据目标风格图像生成原始风格图像，所述第一判别网络用于判别所述第一生成网络生成的目标风格图像的风格置信度，所述第二判别网络用于判别所述第二生成网络生成的原始风格图像的风格置信度；

将所述第二原始风格图像集依次输入到预训练后的所述第一生成网络和所述第二生成网络中进行训练，得到第一训练结果，并将所述第二目标风格图像集依次输入到所述第二生成网络和所述第一生成网络中进行训练，得到第二训练结果；

基于所述第一训练结果训练预训练后的所述第一判别网络，并基于所述第二训练结果训练预训练后的所述第二判别网络；

基于训练后的第一生成网络、第二生成网络、第一判别网络以及第二判别网络生成摄影风格转换模型。

可选地，所述基于所述第一原始风格图像集、第一目标风格图像集、第二原始风格图像集和第二目标风格图像集预训练第一生成网络、第二生成网络、第一判别网络以及第二判别网络，得到预训练后的第一生成网络、第二生成网络、第一判别网络以及第二判别网络的步骤，包括：