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申请/专利权人：西北大学
摘要：本发明公开了一种基于风格对抗生成网络stylegan2的脸谱图像生成方法，包括如下步骤：步骤1，对脸谱图像数据集进行预处理；步骤2，改进风格对抗生成网络stylegan2；步骤3，向改进后的风格对抗生成网络stylegan2导入数据集；步骤4，训练改进后的风格对抗生成网络stylegan2得到新脸谱：通过操作镜像模块不断微调每次迭代后的生成脸谱图像参数，在网络过拟合前不断观察，随着FID值不断下降并稳定下来，最后停止训练并挑出图像质量较好的阶段的参数，输入生成器进行图像生成，得到最终的新脸谱。本方法实现了基于风格对抗生成网络stylegan2的脸谱图像生成，操作方便，提高了脸谱图像生成的质量和精度。
主权项：1.一种基于风格对抗生成网络stylegan2的脸谱图像生成方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，对脸谱图像数据集进行预处理：统一图片格式和分辨率，然后对齐五官图层和图样层使其眼距、眼鼻距和鼻嘴距尺寸统一，去除背景噪声并全部换为白色背景；步骤2，改进风格对抗生成网络stylegan2：将生成器和判别器的学习率修改为1e-3，R1正则化的gamma值改为12，启用网络中的ada选项来对原始训练集做数据增强，以及使用bcR模块来防止生成器学到数据增强后的特征并保证之后的训练集潜向量不被干扰；最后在生成器中的合成网络结构加入镜像层；步骤3，向改进后的风格对抗生成网络stylegan2导入数据集：首先将脸谱图像数据集转换成stylegan2可用的数据集格式，并将其作为训练集导入改进后的风格对抗生成网络stylegan2，并对训练集进行数据增强；步骤4，训练改进后的风格对抗生成网络stylegan2得到新脸谱：通过操作镜像模块不断微调每次迭代后的生成脸谱图像参数，在网络过拟合前不断观察，随着FID值不断下降并稳定下来，最后停止训练并挑出图像质量较好的阶段的参数，输入生成器进行图像生成，得到最终的新脸谱。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北大学 一种基于风格对抗生成网络stylegan2的脸谱图像生成方法
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