[发明专利]一种基于适应性注意力机制的多模态的图像风格迁移方法有效
| 申请号： | 202010431594.7 | 申请日： | 2020-05-20 |
| 公开（公告）号： | CN111696027B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 程深;潘力立 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T3/00 | 分类号： | G06T3/00;G06N3/045;G06N3/0475;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/094 |
| 代理公司： | 电子科技大学专利中心 51203 | 代理人： | 陈一鑫 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 该发明公开了一种基于适应性注意力机制的多模态的图像风格迁移方法，属于计算机视觉领域。该方法首先选择使用生成对抗网络作为基本框架，同时，借鉴了EM注意力机制算法和通道尺度变换的思想，并将EM注意力机制进行通道域上的改进，使网络对风格特征增加关注度，并利用噪声对注意力模块中的基进行加权，使其能够适应性地发生改变，最终使风格发生变化。此时噪声和图片同时输入网络，并利用生成对抗网络地对抗训练算法。在训练好网络后，改变噪声的大小就可以进行多模态的风格迁移。通过上述方法，本发明充分利用了EM注意力机制和生成对抗网络的优势，并提出了适应性通道域EM注意力模块，提高了现有方法在风格迁移后的图片质量和图片多样性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 适应性 注意力 机制 多模态 图像 风格 迁移 方法 | ||
【主权项】：
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