【摘 要】
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图像风格迁移是一个多学科融合的新兴研究领域,具有很高的学术和商业价值。早期的方法多采用建模,时间长且效果差。随着人工智能的兴起,人们发现神经网络在处理该问题上的潜质,逐渐将目光聚焦到基于深度学习的方法上。基于深度学习的风格迁移算法种类繁多,本文主要研究特征融合式的算法。研究过程中发现算法存在的不足,为了能更好地完成迁移任务,本文在分析现有风格迁移算法的基础上,提出两种新的改进算法,具体工作如下:(
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图像风格迁移是一个多学科融合的新兴研究领域,具有很高的学术和商业价值。早期的方法多采用建模,时间长且效果差。随着人工智能的兴起,人们发现神经网络在处理该问题上的潜质,逐渐将目光聚焦到基于深度学习的方法上。基于深度学习的风格迁移算法种类繁多,本文主要研究特征融合式的算法。研究过程中发现算法存在的不足,为了能更好地完成迁移任务,本文在分析现有风格迁移算法的基础上,提出两种新的改进算法,具体工作如下:(1)对近几年的基于深度学习的风格迁移算法做了整理,重点研究了几种经典的算法,并将它们划分为传统算法和通用型算法。然后对这几种算法进行原理论述和实验仿真,最后定性和定量地比较算法的优缺点。(2)针对传统类算法中存在的不足,提出一种改进的两流残差快速算法。以前馈模型为基础,加入两流残差结构,同时添加权重调节机制和超分辨率机制,使之在保证渲染效果的前提下,具有实时、多风格迁移、微调权重和超分辨率重建的功能。(3)针对通用型算法中存在的不足,提出一种改进的非参数投影算法。利用图像编解码,将风格特征序列按照内容特征序列的顺序进行重排,并引入相对熵损失和余弦相似度损失,使之在保证通用的前提下,具有更好的纹理和格调的渲染效果。
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