[发明专利]一种基于深度学习的超现实主义绘画图像风格迁移方法有效
| 申请号： | 202010438237.3 | 申请日： | 2020-05-21 |
| 公开（公告）号： | CN111724299B | 公开（公告）日： | 2023-08-08 |
| 发明（设计）人： | 林澜;杨怡;汪澄 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06T3/00 | 分类号： | G06T3/00;G06T3/40;G06T7/11;G06N3/0464;G06V10/774 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 翁惠瑜 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的超现实主义绘画图像风格迁移方法，包括以下步骤：获取风格图像训练集和内容图像训练集；基于所述风格图像训练集和内容图像训练集训练获得一个卷积神经网络模型，该卷积神经网络模型包括生成器和判别器，所述生成器对输入图片进行下采样，并在编码器后设置噪声层，所述判别器为马尔科夫判别器；获取一张真实图片，调用训练后的生成器，对所述真实图片进行超现实主义风格转换。与现有技术相比，本发明具有迁移质量高、效果好等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 超现实主义 绘画 图像 风格 迁移 方法 | ||
【主权项】：
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