[发明专利]基于生成对抗网络的草图到浅浮雕模型生成的方法在审
| 申请号： | 201910878715.X | 申请日： | 2019-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN110766786A | 公开（公告）日： | 2020-02-07 |
| 发明（设计）人： | 刘泽宇;周世哲 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | G06T17/00 | 分类号： | G06T17/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 410082 湖南省*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明了一种基于生成对抗网络的草图到浅浮雕模型生成的方法，其中包括以下步骤：模型设计：基于生成对抗网络结构，设计合理的网络模型。获取数据集，本方法通过对三维模型在不同视角下获得对应的草图和浅浮雕模型，并将获得的浅浮雕模型提取出其高度场保存为图片，建立草图‑浮雕数据集。模型训练：将建立的数据集输入给设计的模型进行训练，优化生成网络和判别网络的参数。用户测试：通过对用户输入的草图进行特征的提取，生成网络输出对应的浅浮雕模型的高度场，然后将生成的高度场还原成浅浮雕模型。本发明使用生成对抗网络结构，能够将用户手绘草图生成对应的浅浮雕模型，得到的浅浮雕模型具有良好的视觉效果。 | ||
| 搜索关键词： | 浅浮雕 高度场 网络结构 对抗 草图生成 浮雕数据 获取数据 模型设计 模型生成 模型提取 模型训练 三维模型 视觉效果 网络模型 网络输出 用户测试 用户手绘 网络 数据集 还原 视角 保存 优化 图片 | ||
【主权项】：
1.基于生成对抗网络的浅浮雕生成的步骤包括：/n模型的设计，基于图像生成任务，结合目前流行的生成对网络的网络架构进行网络的设计；/n数据获取，本步骤制作了四类数据集包括：椅子、飞机、动物和人体；通过对三维模型在X轴和Y轴进行视角的转动，每一个三维模型获得2500个不同视角下的草图和对应的浅浮雕模型。/n模型的训练，将收集的数据集输入给网络模型，设置相应的超参数进行训练网络模型，优化生成网络和判别网络的参数；/n用户测试，通过对用户输入的草图进行特征的提取，生成网络输出对应的浅浮雕模型的高度场，然后将生成的高度场还原成浅浮雕模型。本发明使用生成对抗网络结构，能够将用户手绘草图生成对应的浅浮雕模型，得到的浅浮雕模型具有良好的视觉效果。/n
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