保留细节特征的图像任意风格迁移

一些主流的图像任意风格迁移模型在保持内容图像的显著性信息和细节特征方面依然有局限性,生成的图像往往具有内容模糊、细节失真等问题.针对以上问题,本文提出一种可以有效保留内容图像细节特征的图像任意风格迁移模型.模型包括灵活地融合从编码器提取到的浅层至深层的多层级图像特征;提出一种新的特征融合模块,该模块可以高质量地融合内容特征和风格特征.此外,还提出一个新的损失函数,该损失函数可以很好地保持内容和风格全局结构,消除伪影.实验结果表明,本文提出的图像任意风格迁移模型可以很好地平衡风格和内容,保留内容图像完整的语义信息和细节特征,生成视觉效果更好的风格化图像.

保留细节特征的轮廓线远程绘制算法

目前,智能掌上电脑、个人数字助理和智能手机等移动终端因为其便携性和可移动性,越来越多地被应用于分布式虚拟环境中,但是因为移动终端自身的局限性,在移动终端上的3维模型实时绘制问题仍未得到很好的解决。结合多分辨率网格模型和基于轮廓线的远程绘制的优点,提出了一种保留细节特征的轮廓线远程绘制算法。该算法预处理阶段,在原始精细网格模型上提取细节特征线,并进行多分辨率网格模型的预处理;运行时阶段,根据视点、帧率等交互信息使用选取策略对细节特征线进行选取,然后构建合适的多分辨率网格模型,并在该模型上提取出外围轮廓线,最后发送这两种轮廓线到移动终端进行绘制。实验结果表明,该算法在基于轮廓线的远程绘制中较好地保留了模型的细节特征,并保证了在移动终端的实时绘制。