一种基于循环一致性的生成对抗式网络的照片与工笔画之间图像风格转移方法

摘要

本发明属于图像处理、计算机视觉、深度学习领域，具体为一种基于循环一致性的生成对抗式网络的照片与工笔画之间的图像风格转移方法。该方法包括：基于卷积神经网络和Resnet的生成器、判别器，基于循环一致性和生成对抗式网络的损失函数训练，实现了照片图像到工笔图像的风格映射。本发明能够有效地解决照片与工笔画之间的图像风格转移任务，另外，该方法不仅不需要一一对应的配对数据集，而且可以同时学习照片图片到工笔画图片的映射和工笔画图片到照片图片的映射。