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基于生成对抗网络的图像风格迁移研究
【摘 要】
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图像风格迁移是一种借助计算机技术处理图像的色彩、轮廓、线条等信息来改变图像效果的技术。传统的风格迁移需要使用专用的风格模型,而随后出现的可处理多风格迁移的通用框架又受限于配对数据集。Cycle GAN作为一种新的多风格迁移通用框架,通过在生成对抗网络的基础上加入循环一致性损失,解除配对数据集的需求限制,有着更加广泛的应用前景。但由于该算法的训练是无监督的,在进行转换时会存在背景颜色失真及转换不充分
【出 处】
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西安石油大学
【发表日期】
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2021年01期
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