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申请/专利权人：安徽工业大学
摘要：本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于分阶段引导扩散采样的中国水墨画风格迁移方法，包括如下步骤：S1、利用公开的中国水墨画图像数据集，制作扩散模型去噪Unet网络的训练数据集；S2、依据步骤S1制作的数据集来对去噪Unet网络进行训练，保存训练参数；S3、构建一个包括内容、风格以及色彩方面损失的分阶段引导扩散采样算法，用于图像引导生成；S4、将内容图像和风格图像作为网络的输入，利用学习得到的参数以及设计的采样算法得到风格化结果作为输出。本发明通过水墨画风格领域的针对性训练以及设计的采样算法，有效提升了中国水墨画风格迁移的内容保真度以及所生成的水墨画纹理真实感，在艺术图像生成等领域中有着广泛的应用前景。
主权项：1.基于分阶段引导扩散采样的中国水墨画风格迁移方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、利用公开的中国水墨画图像数据集，制作扩散模型去噪Unet网络的训练数据集；S2、依据步骤S1制作的数据集来对去噪Unet网络进行训练，保存训练参数；S3、构建一个包括内容、风格以及色彩方面损失的分阶段引导扩散采样算法，用于图像引导生成；S4、将内容图像和风格图像作为网络的输入，利用步骤S2学习得到的参数以及步骤S3设计的采样算法得到风格化结果作为输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽工业大学 基于分阶段引导扩散采样的中国水墨画风格迁移方法
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