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摘要
<正>基于注意力机制的风格迁移模型是目前该领域研究的重点。这类模型可以保证风格化后的结果图能保留良好的语义信息，同时优秀地实现纹理、色彩以及形状等风格样式的迁移。但是目前这类模型还没有考虑过多样性生成，所有生成的结果都是唯一的。为了弥补这个不足，本文研究如何实现多样性风格迁移。具体来说，通过在模型的注意力机制中注入一种噪声矩阵——作为一种风格扰动来提升结果的多样性。本文的方法不仅可以完美嵌入目前主流的基于注意力机制的风格迁移模型，而且不需要训练，只需在模型测试阶段操作即可。通过理论和实验两个方面验证了提出的方法确实可以提高生成结果的多样性，在满足高效性的同时方便代码实现。
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