[发明专利]一种基于神经网络的肖像漫画生成方法有效
| 申请号： | 201811631295.7 | 申请日： | 2018-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN109741247B | 公开（公告）日： | 2020-04-21 |
| 发明（设计）人： | 吕建成;汤臣薇;徐坤;贺喆南;李婵娟 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06T3/00 | 分类号： | G06T3/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都正华专利代理事务所(普通合伙) 51229 | 代理人： | 李林合 |
| 地址： | 610064 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的肖像漫画生成方法，包括以下步骤：S1、提取真实人脸图像中人脸面部的结构特征，并转化为序列特征数据；S2、将序列特征数据输入到训练好的Seq2Seq VAE模型中，生成对应夸张结构序列点；S3、将生成的夸张结构序列点应用于真实人脸图像中，对真实人脸图像的夸张变形；S4、将漫画风格应用于夸张变形后的人脸图像上，生成肖像漫画。本发明开创性地提出用序列特征表示人脸结构特征，使用Seq2Seq VAE模型进行夸张序列的生成，从而应用于漫画生成。克服了现有的图像翻译方法的局限性，生成的夸张肖像漫画不仅在不损害人物角色的辨识度的同时具有幽默夸张性，也体现在不同漫画艺术家的绘画风格。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 肖像 漫画 生成 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络的肖像漫画生成方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、提取真实人脸图像中人脸面部的结构特征，并将提取的结构特征数据转化为序列特征数据；S2、将序列特征数据输入到训练好的Seq2Seq VAE模型中，生成人脸图像对应的夸张结构序列点；S3、利用薄板样条插值技术，将生成的夸张结构序列点应用于真实人脸图像中，实现对真实人脸图像的夸张变形；S4、利用CycleGAN技术，将漫画风格应用于夸张变形后的人脸图像上，生成肖像漫画。
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