摘要
本发明公开了一种基于扩散模型的彩色图像风格迁移方法，向输入图像添加噪声得到含噪图像，利用U‑Net网络处理含噪图像得到预测的图像空间特征；向输入图像的潜在向量添加噪声得到含噪潜在向量，利用Transformer网络处理含噪潜在向量得到预测的潜在空间特征；将预测的图像空间特征和潜在空间特征加权融合得到融合特征，并输入到解码器网络得到目标风格图像；利用目标风格图像进行图像重建得到重建图像，计算重建损失，并计算目标风格图像与风格参考图的风格损失以及目标风格图像与输入图像的内容损失，基于总损失进行训练优化网络参数。本发明具有无需使用配对数据集、双空间扩散提取图像特征、约束或关联不同时间步的隐层特征表达等特点。
