| 摘 要： | 
目的 针对GANILLA、Paint Transformer、StrokeNet等已有的风格迁移算法存在生成图像笔触丢失、线条灵活度低以及训练时间长等问题,提出一种基于曲线笔触渲染的图像风格迁移算法。方法 首先按照自定义的超像素数量将图像前景分割为小区域的子图像,保留更多图像细节,背景分割为较大区域的子图像,再对分割后的每个子区域选取控制点,采用Bezier方程对控制点进行多尺度笔触生成,最后采用风格迁移算法将渲染后的图像与风格图像进行风格迁移。结果 与AST （arbitrary style transfer）方法相比,本文方法在欺骗率指标上提升了0.13,测试者欺骗率提升了0.13。与Paint Transformer等基于笔触渲染的算法对比,本文能够在纹理丰富的前景区域生成细粒度笔触,在背景区域生成粗粒度笔触,保存更多的图像细节。结论 与GANILLA、AdaIN （adaptive instance normalization）等风格迁移算法相比,本文采用图像分割算法取点生成笔触参数,无需训练,不仅提高了算法效率,而且生成的多风格图像保留风格化图像的笔触绘制痕迹,图像色彩鲜明。
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