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申请/专利权人：华南理工大学
摘要：本发明公开了一种基于生成对抗网络的敦煌壁画艺术风格迁移方法及系统，所述方法包括：获取数据集；对数据集进行预处理，并划分出训练集；构建基于对比学习和多损失约束的生成对抗网络模型；利用训练集对基于对比学习和多损失约束的生成对抗网络模型进行训练，将训练好的基于对比学习和多损失约束的生成对抗网络模型作为敦煌壁画艺术风格迁移模型；获取待处理自然图像；将待处理自然图像输入敦煌壁画艺术风格迁移模型，得到敦煌壁画风格图像，实现对自然图像的敦煌壁画风格迁移。本发明克服了在使用同一个编码器提取特征时存在的域间风格差异而导致的图像退化和模型优化困难等问题，可以生成效果更好、质量更高的敦煌壁画风格迁移图像。
主权项：1.一种基于生成对抗网络的敦煌壁画艺术风格迁移方法，其特征在于，所述方法包括：获取数据集，所述数据集包括敦煌壁画图像数据集以及与敦煌壁画图像数据集对应的自然图像数据集；对数据集进行预处理，并划分出训练集，所述训练集分为敦煌壁画图像训练集和自然图像训练集；构建基于对比学习和多损失约束的生成对抗网络模型，所述基于对比学习和多损失约束的生成对抗网络模型包括生成对抗网络结构以及约束网络结构优化的损失函数，所述生成对抗网络结构采用LSGAN结构，包括一个以残差块为核心的基于编码解码结构的生成器和一个基于PatchGAN结构的判别器，所述约束网络结构优化的损失函数包括基于内容的对比损失、语义损失、线条损失、色彩对比损失和色彩促进的对抗损失；利用训练集对基于对比学习和多损失约束的生成对抗网络模型进行训练，将训练好的基于对比学习和多损失约束的生成对抗网络模型作为敦煌壁画艺术风格迁移模型；获取待处理自然图像；将待处理自然图像输入敦煌壁画艺术风格迁移模型，得到敦煌壁画风格图像，实现对自然图像的敦煌壁画风格迁移。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 基于生成对抗网络的敦煌壁画艺术风格迁移方法及系统
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