[發明專利]一種基于優化AnimeGAN的圖像風格遷移

在審

• 申請號: 202011551122.1
• 申請日: 2020-12-24
• 公開（公告）號: CN112561791A
• 公開（公告）日: 2021-03-26
• 發明（設計）人: 林光涵;于威威
• 申請（專利權）人: 上海海事大學
• 主分類號: G06T3/00
• 分類號: G06T3/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 上海元好知識產權代理有限公司 31323
• 代理人: 包姝晴;張靜潔

1.一種基于優化AnimeGAN的圖像風格遷移，其特征在于，包含以下步驟：

S1、建立風格遷移的訓練集，包含原風格圖像集和目標風格圖像集；

S2、構建生成網絡G：所述生成網絡G為編碼器-解碼器結構，包含標準卷積塊、下采樣卷積塊、倒置殘差塊、上采樣卷積塊和深度可分離卷積；

S3、構建判別網絡D：所述判別網絡D中的卷積層為標準卷積；

S4、進行生成網絡G與判別網絡D的對抗訓練，得到訓練成熟的生成網絡G；

S5、采用訓練成熟的生成網絡G對圖像進行目標風格遷移，生成目標風格遷移圖像。

2.如權利要求1所述基于優化AnimeGAN的圖像風格遷移，其特征在于，原風格圖像集包含若干第一類圖像，第一類圖像為原風格圖像，用來進行目標風格遷移；

對第一類圖像進行轉化，生成第一類圖像的YUV格式三通道圖像。

3.如權利要求1所述基于優化AnimeGAN的圖像風格遷移，其特征在于，目標風格圖像集包含若干第二類圖像和若干第三類圖像，第二類圖像為第一類圖像對應的目標風格圖像，第三類圖像為第二類圖像平滑處理后的圖像；

對第三類圖像進行轉化，生成第三類圖像的灰度圖和第三類圖像的YUV格式三通道圖像。

4.如權利要求1所述基于優化AnimeGAN的圖像風格遷移，其特征在于，

所述生成網絡G的編碼器通過一層標準卷積塊輸入，將該標準卷積塊與一層標準卷積塊、一個下采樣卷積塊、一個標準卷積塊、一個深度可分離卷積、一個下采樣卷積塊、一個標準卷積塊以及8塊倒置殘差塊依次連接，形成所述編碼器；

所述生成網絡G的解碼器通過一個卷積層輸出，依次連接一層標準卷積塊、一個上采樣卷積塊、一個深度可分離卷積、一個標準卷積塊、一個上采樣卷積塊、兩個標準卷積塊和該卷積層，形成所述解碼器。

5.如權利要求1所述基于優化AnimeGAN的圖像風格遷移，其特征在于，所述生成網絡G通過所述標準卷積塊提取圖像的特征，通過所述下采樣塊避免池化帶來的圖像特征信息的丟失，通過所述倒置殘差塊降低訓練時所需參數、提升訓練速度，通過所述上采樣塊提高特征圖的分辨率，通過所述深度可分離卷積減少計算量、加快圖像的生成速度。

6.如權利要求1所述基于優化AnimeGAN的圖像風格遷移，其特征在于，所述判別網絡D包含七個卷積層：第一卷積層～第七卷積層；七個卷積層均為標準卷積層，第一卷積層至第七卷積層依次連接形成所述判別網絡D。

7.如權利要求1所述基于優化AnimeGAN的圖像風格遷移，其特征在于，所述判別網絡D通過第一卷積層輸入，并對第一卷積層、第二卷積層和第四卷積層分別進行LRelu激活函數操作，對第三卷積層、第五卷積層和第六卷積層分別進行實例正則化函數和LRelu激活函數操作，所述判別網絡D通過第七卷積層輸出。