基于推理注意力机制的二阶段网络图像修复

现有的图像修复方法在处理大面积缺失或高度纹理化的图像时，通常会产生扭曲的结构或与周围区域不一致的模糊纹理，无法重建合理的图像结构。为此，提出了一种基于推理注意力机制的二阶段网络图像修复方法。首先通过边缘生成网络生成合理的幻觉边缘信息，然后在图像补全网络完成图像的重建工作。为了进一步生成视觉效果更逼真的图像，提高图像修复的精确度，在图像补全网络采用推理注意力机制，有效控制了生成特征的不一致性，从而生成更有效的信息。所提方法在多个数据集上进行了实验验证，结果表明该图像修复方法的结构相似性指数达到了88.9%，峰值信噪比达到了25.56 dB，与现有的图像修复方法相比，该方法具有更高的图像修复精确度，生成的图像更逼真。     

改进的CAGAN在虚拟试衣中的应用

针对CAGAN（Conditional Analogy GAN）换衣后效果模糊，在目标衣服与原始衣服长短不一致时效果一般，相对目标衣服保留过少的细节等问题做了相关研究并对CAGAN进行了改进，提出了新的虚拟试衣方式。经过改进的CAGAN生成一个粗糙的结果，由该结果得到目标衣服穿在模特身上改变形状后的mask，接下来利用mask对目标衣服进行变形，综合变形的衣服和第一步的结果便得到最终的试衣图像。实验结果表明，该方法解决了前面存在的问题，而且取得了非常好的效果。     

"不敢腐、不能腐、不想腐"生成机理及推进策略研究

新形势下,巩固发展反腐败斗争压倒性胜利,还要立足长久,持之以恒.要贯彻好、实践好"不敢腐、不能腐、不想腐""三不"理论,目前最科学的方法和最先进的理论和举措就是"三不一体".要在悟透"三不"反面诱发因素的基础上,搞清楚"三不"的生成机理,然后对症下药,坚持"三同"方法,贯穿"四种形态",做到二者相得益彰,互相补充、互相促进,确保"三不一体"推进措施深入实施、落到实处.     

基于宋词生成的大容量构造式信息隐藏算法

在基于文本生成的信息隐藏算法研究中，如何在保证生成文本质量的同时提高隐藏容量是主要存在的挑战.为此本文提出一种基于宋词生成的构造式信息隐藏算法.首先对宋词文本数据进行预训练，然后基于自回归语言模型搭建宋词生成模型；其次根据宋词词牌固有的格式信息设计格律模块，在宋词生成阶段，需要向生成模型输入该格律模块，并通过符号集设计、编码等综合作用，生成宋词诗句.在利用宋词生成模型进行秘密信息隐藏的过程中，对格律模块进行重构，通过平仄韵词牌、词牌格式模板、关键字、韵律及押韵字符的不同选择，有效实现秘密信息的隐藏.信息提取是隐藏的逆过程，且提取过程不需要利用宋词生成模型，仅需根据模板和词典库来进行索引即可，提高了信息提取的效率.实验结果表明，本文提出的算法能够生成格式严格、韵律清晰、句子完整性高的宋词，且生成的宋词文本的信息隐藏容量均值可达21比特/句、安全性高，整体性能优于已报道的主流算法.     

基于CQT和梅尔频谱的带有人声的音乐风格转换方法

近年来,生成对抗网络在图像风格迁移领域中表现优秀,然而其在音乐领域表现一般.现有的音乐风格迁移对带有人声的音乐的风格迁移效果不佳.为了解决这些问题,首先提取音乐的CQT特征和梅尔频谱特征,然后采用CycleGAN对CQT特征和梅尔频谱的联合特征做风格迁移,再通过WaveNet声码器来对迁移后的谱图进行解码,最终实现了带有人声的音乐的风格迁移.在公开数据集FMA上对所提模型进行评估,符合要求的音乐的平均风格迁移率达到了94.07％.与其他算法相比,该方法所产生的音乐的风格迁移率和音频质量都优于其他算法.