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申请/专利权人：广州镜轩科技有限公司
摘要：本发明公开了基于深度学习的动漫草图生成的改进系统，先通过卷积神经网络对动漫场景进行识别，在此基础上，基于场景识别结果建立变换补充网络模型，通过场景分离、区域分割和特征提取计算出变换面积，进而生成变换信号对缺失区域进行填充补全，并进行场景叠合生成二维草图，以确保图像的完整性，再通过预设的3D深度网络模型深度生成相应的三维草图；进而通过分析草图和动漫图像序列的交互过程，获取交互过程中不同判别模式下的判别系数，进而生成损失度，对交互过程进行相应的优化操作。
主权项：1.基于深度学习的动漫草图生成的改进系统，其特征在于：包括服务器、场景识别单元、修复构建单元和编辑计算单元；当服务器监测到运行指令后，场景识别单元基于动漫视频流图像序列进行帧图像提取，并基于卷积神经网络对动漫场景进行分类筛选为动漫角色场景和动漫环境场景，再将场景识别结果发送给构建计算单元；修复构建单元接收到场景识别结果，通过建立变换补充网络模型对场景缺失区域进行填充补全，进而根据变换补充网络模型输出结果对帧图像进行叠合，进而生成二维草图，再将二维草图带入预设的3D深度网络模型中对二维草图进行重建，生成相应的三维草图；编辑计算单元的输入端与修复构建单元的输出端相连接，通过直接编辑三维草图生成新的动漫图像序列，并对草图和动漫图像序列的交互过程进行分析，计算出交互过程中的损失度，当损失度超过预设阈值，生成优化信号以进行优化操作。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州镜轩科技有限公司 基于深度学习的动漫草图生成的改进系统
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