-
题名基于薄板样条插值的弯曲笔触神经绘画与风格化方法
- 1
-
-
作者
唐波昊
胡腾
杜瑜桢
易冉
马利庄
-
机构
上海交通大学电子信息与电气工程学院
-
出处
《中国科学:信息科学》
CSCD
北大核心
2024年第2期301-315,共15页
-
基金
国家自然科学基金(批准号:62302297,62272447,72192821)
中国科协青年人才托举工程(批准号:2022QNRC001)
+5 种基金
上海市青年科技英才扬帆计划(批准号:22YF1420300)
上海市科委科技创新行动计划(批准号:21511101200)
上海市人工智能重大专项(批准号:2021SHZDZX0102)
CCF-腾讯科研基金(批准号:RAGR20220121)
中国高校基本科研业务费专项资金(批准号:YG2023QNB17)
北京市自然科学基金-海淀原始创新联合基金(批准号:L222117)资助项目。
-
文摘
近年来,图像生成技术取得了令人瞩目的发展,目前的图像生成方法大多以像素填充的方式生成图像,缺乏艺术家逐笔绘制的过程,使其在局部笔触细节与纹理上与真实艺术作品有所不同.神经绘画致力于模仿人类艺术家以画笔为单位,逐笔绘制的作画过程.现有的神经绘画方法大多使用贝塞尔曲线或者笔触模板进行仿射变换来模拟真实笔触.然而,贝塞尔曲线纹理的缺乏以及仿射变换的线性性质,导致生成的笔触在纹理或者形状上存在较大的限制.为了更好地模拟真实笔触的纹理与形状,本文提出了新的基于薄板样条插值的弯曲笔触参数模型,通过对真实笔触模板先后进行弯曲与仿射变换,可以生成更加真实、多样的笔触图像.此外,本文提出了层次化的笔触优化方法,将整幅图像分解为由大到小的多个笔触,能够有效提升模型对图像整体架构与局部细节的绘画能力.最后,本文将提出的方法拓展至风格迁移中,实现了较好的风格迁移效果.定性与定量的实验表明,本文所提出的新的笔触模型与优化方法在神经绘画及风格化任务中都超越了已有的最佳模型.
-
关键词
神经绘画
薄板样条插值
弯曲笔触
层次优化
风格迁移
-
Keywords
neural painting
thin plate spline
curved stroke
layer optimization
style transfer
-
分类号
J205
[艺术—美术]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-