基于风格约束的图像生成方法研究.pdf

山东师范大学硕士学位论文

目录

摘要I

AbstractIII

1绪论1

1.1研究背景及意义1

1.2国内外研究现状2

1.2.1基于风格约束的图像生成图像方法3

1.2.2基于风格约束的文本生成图像方法5

1.3研究内容与创新点6

1.3.1研究内容6

1.3.2研究创新点7

1.4本文组织结构7

2相关理论基础9

2.1卷积神经网络9

2.2Transformer10

2.3扩散模型12

2.4本章小结14

3基于多重自注意机制的图像风格迁移方法15

3.1基于多重自注意机制的图像风格迁移网络模型15

3.1.1内容和风格特征增强模块16

3.1.2风格交叉注意模块18

3.1.3CNN解码器18

3.1.4损失函数19

3.1.5模型算法20

3.2实验21

3.2.1数据集21

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3.2.2实验细节22

3.2.3实验结果及评价22

3.3本章小结26

4基于风格约束的文本生成图像方法27

4.1基于风格约束的文本生成图像网络结构27

4.1.1自编码器网络28

4.1.2条件特征提取28

4.1.3扩散模型29

4.1.4损失函数32

4.2实验33

4.2.1数据集33

4.2.2对比实验33

4.3本章小结37

5总结与展望38

5.1全文总结38

5.2未来展望38

参考文献40

致谢46

攻读硕士学位期间的主要成果47

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摘要

近年来，计算机科学领域取得了令人瞩目的进展，深度学习和计算机视觉技术的快速

发展，为人工智能领域带来了巨大的变革，这些技术为自然语言处理、图像识别、多模态

分析等领域带来了突破性的进展。受益于这些技术的进步，机器现在能够更好地理解和处

理不同模态的信息，为艺术创作、跨模态生成等领域提供了新的思路和方法。图像生成技

术作为人工智能研究的一个热点领域，不仅扩展了图像创作的边界，更为众多行业带来了

革命性的变革。然而，传统方法往往难以有效控制图像生成结果的风格，难以满足人们的

多样化需求。因此，研究基于风格约束的图像生成方法显得至关重要，其不仅具有重要的

理论价值，还具备广阔的应用前景。基于此，本文分别对基于风格约束的图像生成图像方

法以及文本生成图像方法进行研究，提出了新颖的图像任意风格迁移方法以及基于风格约

束的文本生成图像方法：

（1）提出了基于多重自注意机制的图像风格迁移方法。该方法将增强的内容和风格

表征转换为视觉标记，通过视觉Transform中的交叉注意机制实现了具有更多局部细节的

图像任意风格迁移。具体来说，该网络采用了两种不同的自注意机制分别增强了内容和风

格表征，增强后的内容和风格表征被编码为视觉标记，然后通过Transform中的交叉注意

机制来学习映射内容特征和风格特征之间的关系，在保留内容结构的前提下，将内容特征

与风格特征进行深度融合，实现了具有局部细节的任意图像风格迁移。在MS-COCO和

WikiArt公共数据集上的大量实验表明，所提方法具有明显优越性，可以在保留内容结构

信息的同时生成高质量风格化图像。

（2）提出了基于风格约束的文本生成图像方法。该方法以稳定扩散模型（SDM）为

主干网络，使用文本描述和风格图像作为双重约束条件，实现了具有特定风格的文本生成

图像任务。通过在扩散模型中引入风格条件约束，该方法能够在保留文本语义的同时生成

具有指定风格的图像。具体来说，该方法使用预训练的VGG16网络和CLIP文本编码器分

别从文本描述和风格图像中提取文本条件向量以及风格条件向量，提取