风格迁移算法在AI绘画设计中的应用研究

摘要

为提高绘画后图像的信噪比和结构相似度,利用人工智能设计了一种风格迁移算法,并将其应用于AI绘画设计工作中.该算法首先利用图像处理功能将连续图像序列逐帧分解,并对单帧图像进行分类整理,以便于后续处理图像;然后,通过特征映射层将图像特征映射到目标风格域,并在特征重建层中逐步恢复图像的高层特征,以实现风格的迁移;最后,对图像进行特征一致性处理后,构建生成对抗网络,并通过引入风格损失函数和内容损失函数优化输出,由此得到最终的AI绘画结果.对比实验表明,该方法生成的AI图像的峰值信噪比为73.18 dB,与原始图像的结构相似度大于90%,且绘画效果显著优于传统方法;因此,该方法在AI绘画设计中具有良好的应用前景.

关键词

风格迁移算法 / AI绘画 / AI图像 / 原始图像