融合局部频率风格系数的任意风格迁移方法

来源：计算机工程与应用杂志2026年第10期北京时间：

作者：田银花, 张保龙, 杜玉越

单位：1.山东科技大学 智能装备学院，山东 泰安 271000；2.山东科技大学 计算机科学与工程学院，山东 青岛 266590；

摘要：目前注意力机制被广泛应用于任意风格迁移方法中，但其只利用风格图像中的特定局部区域，从而导致风格表现力下降，造成不和谐的伪影。为了克服上述局限性并实现更好的风格迁移，提出了一种融合局部频率风格系数的任意风格迁移方法。在风格化图像生成阶段：对风格图像进行频率分解得到高频和低频特征图；根据风格图像及其两个特征图提取局部频率风格系数；利用局部频率风格系数，将全局统计转换方法得到的全局风格化特征和注意力机制方法得到的局部风格化特征进行自适应融合，得到所需要的风格化特征；将风格化特征输入到解码器中，得到融合了全局风格特征和局部风格特征的风格化图像。在训练阶段：采用最优样本选择的对比学习方法，进一步提高网络提取更独特风格表征的能力；利用生成对抗网络，缩小生成的风格迁移作品与真实的艺术作品之间的差异。实验结果表明，该方法的内容保真度指标平均提高了0.068，同时风格损失指标平均降低了0.261。经实验验证，该方法生成的风格迁移图像内容结构保留较好，风格表达更加生动，更加接近真实的艺术作品。

关键词：任意风格迁移,注意力机制,频率分解,对比学习,生成对抗网络

基金资助：国家自然科学基金（72101137，61973180）；山东省自然科学基金（ZR2021MF117）；教育部人文社会科学研究青年基金（21YJCZH150）；山东省重点研发计划（软科学）项目（2022RKY02009）；山东省习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心山东科技大学山东数字经济研究基地项目（SDSZJD202314）。