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题名中国肖像画的风格转移算法
被引量:3
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作者
盛家川
董玙璠
李小妹
李玉芝
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机构
天津财经大学理工学院
天津财经大学科技创新与成果转化办公室
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出处
《模式识别与人工智能》
CSCD
北大核心
2021年第6期509-521,共13页
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基金
国家自然科学基金项目(No.61502331)
教育部人文社科项目(No.18YJA630057,19YJA630046)
天津市自然科学基金项目(No.18JCYBJC85100)资助。
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文摘
风格转移技术能快速生成目标艺术作品,但直接用在中国画上通常会存在特征分布不协调、人脸辨识不一致等问题.针对上述问题,文中提出基于卷积神经网络(CNN)的中国肖像画风格转移算法.首先,针对中国肖像画中写意和工笔两种绘画技法,提出笔触控制约束,指导图像的纹理分布.然后,提出国画特征移动距离,用于度量内容与风格特征,并将参考的中国画风格协调部署在肖像照上.最后,针对中国画的水墨色调和留白特点,提出水墨留白约束改进损失网络.实验表明,文中算法生成的结果不仅保证人脸辨识的一致性,而且在中国画艺术风格上表现更优.
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关键词
风格转移
中国肖像画
卷积神经网络
笔触控制约束
国画特征移动距离
水墨留白约束
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Keywords
Style Transfer
Chinese Portrait Painting
Convolutional Neural Network
Brushstroke Control Restriction
Chinese Painting Moving Distance
Ink and Space Reservation Restriction
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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