本公开涉及计算机，具体而言，涉及一种图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质。
背景技术：
1、随着人工智能技术的快速发展，越来越多的人开始使用网络模型对图像进行风格化处理，以提高图像处理效率。
2、相关技术中，在对待处理图像进行风格化处理时，想要使得待处理图像具有某种图像风格往往需要使用该种图像风格对应的网络模型，对待处理图像进行处理，而当需要使得待处理图像具有多种图像风格时则需要相应的使用多种网络模型进行处理，效率低下，且同时部署多种模型，数据量过大。
技术实现思路
1、本公开实施例至少提供一种图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质。
2、第一方面，本公开实施例提供了一种图像处理方法，包括：
3、获取待处理图像；
4、接收针对所述待处理图像设置的风格化处理信息；其中，所述风格化处理信息包括，与预设图像风格中的多种图像风格分别对应的风格化程度信息；
5、基于所述风格化处理信息，将各图像风格分别对应的图像处理模型进行模型融合处理，得到目标图像处理模型；
6、基于所述目标图像处理模型对所述待处理图像进行处理，得到与所述风格化程度信息匹配的目标风格图像。
7、一种可能的实施方式中，针对任一种图像风格，所述方法还包括根据以下步骤对该图像风格对应的图像处理模型进行调整：
8、针对任一种图像风格，获取与该图像风格对应的预训练图像处理模型；
9、对所述预训练图像处理模型的多个参数模块中的目标参数模块进行微调处理。
10、一种可能的实施方式中，所述对所述预训练图像处理模型的多个参数模块中的目标参数模块进行微调处理，包括：
11、针对任一所述目标参数模块，基于与该目标参数模块匹配的参数矩阵分解尺寸，对该目标参数模块的参数矩阵进行分解处理，得到分解处理后的多个参数矩阵；
12、对所述分解处理后的多个参数矩阵进行参数调整。
13、一种可能的实施方式中，各图像风格分别对应的图像处理模型中除目标参数模块外的其他参数模块相同，所述目标参数模块为所述图像处理模型在微调处理时调整的模块；
14、所述基于所述风格化处理信息，将各图像风格分别对应的图像处理模型进行模型融合处理，得到目标图像处理模型，包括：
15、基于各图像风格分别对应的风格化程度信息，将各图像风格分别对应的图像处理模型中的目标参数模块进行融合，得到融合参数模块；
16、基于任一图像处理模型中除所述目标参数模块外的其他参数模块和所述融合参数模块，确定所述目标图像处理模型。
17、一种可能的实施方式中，所述风格化程度信息通过风格化程度参数表征；
18、所述基于所述风格化处理信息，将各图像风格分别对应的图像处理模型进行模型融合处理，得到目标图像处理模型，包括：
19、将所述多种图像风格分别对应的风格化程度参数分别进行归一化处理，得到所述多种图像风格分别对应的归一化程度参数；
20、基于所述多种图像风格分别对应的归一化程度参数，将各图像风格分别对应的图像处理模型进行模型融合处理，得到目标图像处理模型。
21、一种可能的实施方式中，所述接收针对所述待处理图像设置的风格化处理信息，包括：
22、对所述待处理图像进行图像特征提取，得到所述待处理图像对应的图像特征；
23、基于所述待处理图像对应的图像特征，确定与所述待处理图像对应的风格化推荐信息，并对所述风格化推荐信息进行展示；
24、响应针对所述风格化推荐信息的选择操作，将所述风格化推荐信息确定为针对所述待处理图像设置的风格化处理信息。
25、一种可能的实施方式中，所述基于所述待处理图像对应的图像特征，确定与所述待处理图像对应的风格化推荐信息，包括：
26、确定所述待处理图像对应的图像特征，与预设标准图像对应的标准图像特征之间的特征相似度；
27、基于所述特征相似度和所述预设标准图像对应的标准风格化处理信息，确定所述待处理图像对应的风格化推荐信息。
28、第二方面，本公开实施例还提供一种图像处理装置，包括：
29、获取模块，用于获取待处理图像；
30、接收模块，用于接收针对所述待处理图像设置的风格化处理信息；其中，所述风格化处理信息包括，与预设图像风格中的多种图像风格分别对应的风格化程度信息；
31、融合模块，用于基于所述风格化处理信息，将各图像风格分别对应的图像处理模型进行模型融合处理，得到目标图像处理模型；
32、处理模块，用于基于所述目标图像处理模型对所述待处理图像进行处理，得到与所述风格化程度信息匹配的目标风格图像。
33、一种可能的实施方式中，针对任一种图像风格，所述融合模块还用于根据以下步骤对该图像风格对应的图像处理模型进行调整：
34、针对任一种图像风格，获取与该图像风格对应的预训练图像处理模型；
35、对所述预训练图像处理模型的多个参数模块中的目标参数模块进行微调处理。
36、一种可能的实施方式中，所述融合模块，在对所述预训练图像处理模型的多个参数模块中的目标参数模块进行微调处理时，用于：
37、针对任一所述目标参数模块，基于与该目标参数模块匹配的参数矩阵分解尺寸，对该目标参数模块的参数矩阵进行分解处理，得到分解处理后的多个参数矩阵；
38、对所述分解处理后的多个参数矩阵进行参数调整。
39、一种可能的实施方式中，各图像风格分别对应的图像处理模型中除目标参数模块外的其他参数模块相同，所述目标参数模块为所述图像处理模型在微调处理时调整的模块；
40、所述融合模块，在基于所述风格化处理信息，将各图像风格分别对应的图像处理模型进行模型融合处理，得到目标图像处理模型时，用于：
41、基于各图像风格分别对应的风格化程度信息，将各图像风格分别对应的图像处理模型中的目标参数模块进行融合，得到融合参数模块；
42、基于任一图像处理模型中除所述目标参数模块外的其他参数模块和所述融合参数模块，确定所述目标图像处理模型。
43、一种可能的实施方式中，所述风格化程度信息通过风格化程度参数表征；
44、所述融合模块，在基于所述风格化处理信息，将各图像风格分别对应的图像处理模型进行模型融合处理，得到目标图像处理模型时，用于：
45、将所述多种图像风格分别对应的风格化程度参数分别进行归一化处理，得到所述多种图像风格分别对应的归一化程度参数；
46、基于所述多种图像风格分别对应的归一化程度参数，将各图像风格分别对应的图像处理模型进行模型融合处理，得到目标图像处理模型。
47、一种可能的实施方式中，所述接收模块，在接收针对所述待处理图像设置的风格化处理信息时，用于：
48、对所述待处理图像进行图像特征提取，得到所述待处理图像对应的图像特征；
49、基于所述待处理图像对应的图像特征，确定与所述待处理图像对应的风格化推荐信息，并对所述风格化推荐信息进行展示；
50、响应针对所述风格化推荐信息的选择操作，将所述风格化推荐信息确定为针对所述待处理图像设置的风格化处理信息。
51、一种可能的实施方式中，所述接收模块，在基于所述待处理图像对应的图像特征，确定与所述待处理图像对应的风格化推荐信息时，用于：
52、确定所述待处理图像对应的图像特征，与预设标准图像对应的标准图像特征之间的特征相似度；
53、基于所述特征相似度和所述预设标准图像对应的标准风格化处理信息，确定所述待处理图像对应的风格化推荐信息。
54、第三方面，本公开实施例还提供一种计算机设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当计算机设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行上述第一方面，或第一方面中任一种可能的实施方式中的步骤。
55、第四方面，本公开实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面，或第一方面中任一种可能的实施方式中的步骤。
56、本公开实施例提供的图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质，通过接收针对所述待处理图像设置的风格化处理信息，并基于风格化处理信息，将各图像风格分别对应的图像处理模型进行模型融合处理，得到目标图像处理模型，从而在对所述待处理图像进行图像处理时，只需要使用目标图像处理模型进行一次处理即可完成对所述待处理图像的图像处理过程，并且得到具有多种图像风格的目标风格图像，相较于相关技术中使用多种网络模型依次进行处理，图像处理效率更高。
57、为使本公开的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，针对任一种图像风格，所述方法还包括根据以下步骤对该图像风格对应的图像处理模型进行调整：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述预训练图像处理模型的多个参数模块中的目标参数模块进行微调处理，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，各图像风格分别对应的图像处理模型中除目标参数模块外的其他参数模块相同，所述目标参数模块为所述图像处理模型在微调处理时调整的模块；
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述风格化程度信息通过风格化程度参数表征；
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收针对所述待处理图像设置的风格化处理信息，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述待处理图像对应的图像特征，确定与所述待处理图像对应的风格化推荐信息，包括：
8.一种图像处理装置，其特征在于，包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当计算机设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如权利要求1至7任一所述的图像处理方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至7任一所述的图像处理方法的步骤。
