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基于改进生成对抗网络算法的图像风格迁移
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摘要
本文针对传统的生成对抗网络的图像风格迁移中跨区域风格迁移问题,引入深度特征插值与循环一致性对抗网络的图像风格迁移方法相结合,解决图像特定目标之间的风格迁移。实验经过横向与纵向数据对比,对油画、怀旧和漫画等风格的图片有较好的迁移效果。
作者
李燕
施华
陈译
机构地区
厦门理工学院光电与通信工程学院
出处
《中国新通信》
2022年第6期53-55,共3页
China New Telecommunications
基金
福建省中青年教师教育科研项目资助(项目编号:JAT190675,JT180431)。
关键词
深度学习
生成式对抗网络
图像风格迁移
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
引文网络
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中国新通信
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