随着科技需求的日益提高,图像转换技术在各个领域发挥着重要的作用。例如,在娱乐领域,该技术可用于美颜和AI换脸;在治安领域,该技术可帮助警察模拟重建可疑分子未佩戴口罩和眼镜时的面貌。此外,在医疗领域,该技术还能帮助医生进行诊断和手术规划。可以预见,随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,图像转换技术将会在更多领域发挥重要作用。图像转换技术旨在将源域图像转换为目标域图像。然而,在现实场景中,图像可能会受到拍摄视角的多变、光照变化和背景复杂等因素的影响,这给图像转换任务带来了巨大的挑战。现有的多域图像转换方法在处理复杂的图像转换任务时,转换后的图像在多样性和细节质量上往往效果不佳。随着图像转换技术的不断发展,利用生成式对抗网络进行图像转换已经成为了主流。因此,本文以Star GAN-V2为基础,提出了一个新的多域图像转换模型DFE2C-GAN,并以该模型为基础构建了多域图像转换系统,本文着重研究以下内容:（1）针对生成图像多样性不足的问题,采用对比学习的方法,引入了对比损失以替代原Star GAN-V2中的风格多样性损失。让模型同时考虑“近”、“远”关系,从而学得无偏分布,提高模型生成图像的多样性。（2）针对生成图像容易存在细节模糊的问题,本文提出了一种动态特征增强模块作为下采样层,动态特征增强模块结合了动态卷积和注意力机制,可以自适应的根据输入的图像特征位置调整滤波器的位置,能够提取更加细节的特征,并在生成器上采样时提供重要指导,从而提高模型生成图像的质量。最后,经过大量实验验证,证明了所提出的DFE2C-GAN的有效性。并且基于该算法,根据市场用户需求设计并开发了一个多域图像转换系统。该多域图像转换系统不仅仅具备高效的图像转换能力,还采用了用户友好的交互界面和简单易用的操作流程,为用户提供了良好的使用体验。同时,系统还实现了高度的可扩展性,可以轻松添加新的数据集和任务模型,为用户提供更加丰富的图像转换选择。经过实际测试,该系统在性能和效果方面均达到了预期的要求。