[发明专利]一种基于神经网络画风学习的图像渲染方法在审
| 申请号： | 201610790069.8 | 申请日： | 2016-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN106408595A | 公开（公告）日： | 2017-02-15 |
| 发明（设计）人： | 盛斌;赵申剑 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06T7/30 | 分类号： | G06T7/30;G06T5/50 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司31225 | 代理人： | 赵继明 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于神经网络画风学习的图像渲染方法，包括以下步骤S1，获取待渲染图像x和参考图像y，利用VGG模型获取参考图像y的特征，令待渲染图像x学习参考图像y的风格，得到渲染图像z；S2，定义函数Lcontent(z；x)描述z和x内容的差异，函数Ltexture(z；y)描述z和y风格的差异；S3，优化z使差异最小化，得到最终的渲染图像。与现有技术相比，本发明通过将内容损失和纹理损失的和的最小化，得到了与目标图片风格较为接近的渲染效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 学习 图像 渲染 方法 | ||
【主权项】：
一种基于神经网络画风学习的图像渲染方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，获取待渲染图像x和参考图像y，利用VGG模型获取参考图像y的特征，令待渲染图像x学习参考图像y的风格，得到渲染图像z；S2，定义函数Lcontent(z；x)描述z和x内容的差异，函数Ltexture(z；y)描述z和y风格的差异；S3，优化z使步骤S2得到的差异最小化，得到最终的渲染图像。
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