[发明专利]基于GAN网络的图像风格迁移方法

摘要

本发明公开基于GAN网络的图像风格迁移方法，具体方法如下：步骤1，获取相关图片数据集，将夏季图像作为数据集X，冬季图像作为数据集Y；步骤2，对分好类的数据集X,Y分别提取内容及风格特征；步骤3，将s2与c1结合生成同一景物的不同场景G1(s2,c1)；步骤4，通过生成器G2将提取到的两类图片的内容特征与风格特征相互结合，生成G2(s1,c2)和G2(s2,c1)；步骤5，生成器G2与判别器D2对抗学习迭代训练，判别器D2指导生成器G2生成图像的质量，当损失函数趋于稳定时认为生成图像的质量与原图像一致，结束训练。该方法解决了实现图像真实化风格迁移时无法最大程度保留图像具体细节的问题。