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基于深度神经网络的绘画艺术风格转换算法
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作者 丁春玲 《西安文理学院学报（自然科学版）》 2020年第3期12-15,共4页
非真实感绘制(Non-photorealistic Rendering,NPR)能用于模拟艺术风格,也能创造新式艺术绘制风格.探讨了NPR中的绘画艺术风格转换技术,采用卷积神经网络派生的图像表示,并设计了一种艺术风格的算法.该算法可以分离并重新组合图像的内容... 非真实感绘制(Non-photorealistic Rendering,NPR)能用于模拟艺术风格,也能创造新式艺术绘制风格.探讨了NPR中的绘画艺术风格转换技术,采用卷积神经网络派生的图像表示,并设计了一种艺术风格的算法.该算法可以分离并重新组合图像的内容和风格样式,能够产生具有高质量的新图像.以新安画派的绘画风格为实例,采用本算法将样本图像转换为新安画派风格的新图像. 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 艺术风格转换
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