基于生成对抗网络的图像动漫风格化

目前的卡通风格图片生成方法仍然存在局限,如色彩不真实、图片局部细节处理不到位等,要想快速将输入图片转换为动漫的风格输出还需要结合深度学习进行研究。基于生成对抗网络的思想,提出了一种动漫风格化编码的生成对抗网络,将输入的图像风格转变为宫崎骏动画电影的风格。网络结构加入自适应实例归一化层（AdaIN）模块和多层感知机（MLP）模块,得到很大优化,同时提高实验效果。在损失函数部分,引入图像感知相似性（lpips）作为内容损失函数,二分类交叉熵（binary cross entropy）损失函数（BCELoss）作为对抗损失函数。实验结果表明,该网络对于动漫化图片起到了很好的效果,FID分数72,能够灵活适用于各种类型的图片动漫化。     

基于生成对抗网络的图像修复技术研究

基于生成对抗网络的图像修复算法在处理图像信息大面积丢失的情况时,效果比传统算法有了较大提升,但是在许多细节方面仍有待改进,例如使修复区域与保留区域在语义上更加合理,被修复区域的边缘需要保持连贯性,修复区域需要有丰富的纹理细节。针对以上问题,在现有的生成对抗网络修复算法的基础上提出了改进,结合非局部注意力机制,对输入图像进行多级合并和设置缓冲层,添加辅助判别器。通过对比实验结果,验证了改进模型的有效性,得到的修复图像更符合人眼视觉系统的要求。     

基于条件生成对抗网络的图像着色研究

随着多媒体技术的发展,诸如黑白照片着色、医学影像渲染和手绘图上色等各种图像着色应用需求逐渐增多.传统着色算法大部分存在着色模式单一、在处理部分数据时着色效果不佳或者依赖人工输入信息等缺点,对此,设计了一种条件生成对抗网络和颜色分布预测模型相结合的图像着色方法.由生成对抗网络生成着色图像,并通过预测模型的预测值来对生成器...     

基于生成对抗网络的动漫头像生成研究

在深度学习中,数据是三大核心要素之一.尤其在某些领域,数据的稀有、人工标注造成大量人力的浪费、数据好坏对产出结果的影响,都显现出数据的重要性.鉴于在动漫领域中,人物的制作需要花费大量的人力和时间,所以从动漫头像出发,基于生成对抗网络,结合编码器、残差网络、解码器,经过编码器改变图像的维度,最后利用解码器将提取到的特征数...     

生成对抗网络与文本图像生成方法综述

随着多传感器的普及,多模态数据获得科研和产业面的持续关注,通过深度学习来处理多源模态信息的技术是核心所在。文本生成图像是多模态技术的方向之一,由于生成对抗网络（GAN）生成图像更具有真实感,使得文本图像生成取得卓越进展。它可用于图像编辑和着色、风格转换、物体变形、照片增强等多个领域。将基于图像生成功能的GAN网络分为四大类：语义增强GAN、可增长式GAN、多样性增强GAN、清晰度增强GAN,并根据分类法提供的方向将基于功能的文本图像生成模型进行整合比较,厘清脉络;分析了现有的评估指标以及常用的数据集,阐明了对复杂文本的处理等方面的可行性以及未来的发展趋势;系统性地补充了生成对抗网络在文本图像生成方面的分析,将有助于研究者进一步推进这一领域。     

基于生成对抗网络的图像修复

针对现有图像修复算法存在受损区域的形状和大小受限以及修复痕迹明显、修复边缘不连续的问题,文中提出一种基于生成对抗网络的图像修复方法。该方法采用生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)这种新的生成模型作为基本架构,结合Wasserstein距离,同时融入条件对抗网络(CGAN)的思想;以破损图像作为附加条件信息,采用对抗损失与内容损失相结合的方式来训练网络模型,以修复破损区域。此方法能够修复大多数破损情况下的图像。在CelebA和LFW两个数据集上的实验结果表明,所提方法能够取得很好的修复效果。     

基于生成对抗网络的文本生成图像算法

文本生成图像算法对生成图像的质量和文本匹配度有很高的要求. 为了提高生成图像的清晰度, 在现有算法的基础上改进生成对抗网络模型. 加入动态记忆网络、细节校正模块(DCM)、文本图像仿射组合模块(ACM)来提高生成图片的质量. 其中动态记忆网络可以细化模糊图像并选择重要的文本信息存储, 以提高下一阶段生成图像的质量. DCM纠正细节, 完成合成图像中缺失部分. ACM编码原始图像特征, 重建与文本描述无关的部分. 改进后的模型实现了两个目标, 一是根据给定文本生成高质量的图片, 同时保留与文本无关的内容. 二是使生成图像不再较大程度依赖于初始图像的生成质量. 通过在CUB-200-2011鸟类数据集进行研究实验, 结果表明相较之前的算法模型, FID (Frechet inception)有了显著的改善, 结果由16.09变为10.40. 证明了算法的可行性和先进性.     

基于单幅图像学习的生成对抗网络模型

将卷积神经网络引入生成对抗网络可提高所生成图像的质量,但网络的感受野较小且难以学习各个特征通道之间的重要关系.在SinGAN网络的基础上,提出一种能从单幅图像中学习的生成对抗网络模型.在SinGAN网络的生成器和鉴别器中引入Inception V2模块以增加网络宽度扩大感受野,采用多个卷积核提取图像特征并进行特征融合,...     

基于条件Wassertein生成对抗网络的图像生成

生成对抗网络(GAN)能够自动生成目标图像,对相似地块的建筑物排布生成具有重要意义.而目前训练模型的过程中存在生成图像精度不高、模式崩溃、模型训练效率太低的问题.针对这些问题,提出了一种面向图像生成的条件Wassertein生成对抗网络(C-WGAN)模型.首先,该模型需要识别真实样本和目标样本之间特征对应关系,然后,...     

一种基于生成对抗网络的图像修复算法

针对目前基于生成对抗网络(GAN)的图像修复算法存在修复效果的视觉连续性不佳、网络训练过程中模型崩溃等问题,提出一种基于双判别器的生成对抗网络的修复算法。该方法将WGAN-GP的损失函数引入全局判别器和局部判别器中,并结合改进的上下文内容损失来训练网络模型,修复破损区域。在CelebA数据集以峰值信噪比PSNR和结构相似性SSIM的标准下的实验结果证明,该算法提高了图像修复结果的质量和训练稳定性。     

基于生成对抗网络的运动模糊图像复原

针对相机成像时相机抖动、物体运动等导致图像产生运动模糊这一十分具有挑战性的问题，提出基于生成对抗网络的深度卷积神经网络来复原模糊图像的解决方案。该方案省略了模糊核估计的过程，采用端对端的方式直接获取复原图像；通过引入生成对抗网络思想的对抗损失和对残差网络进行改进，有效地复原了图像的细节信息。最后通过训练此深度卷积神经网络模型并在相关模糊复原基准数据集上测试，证明了该方案取得了较好的结果。     

基于生成对抗网络的雾霾场景图像转换算法

本文提出了一种新的基于生成对抗网络的雾霾场景图像转换算法.生成对抗网络GAN作为无监督学习的方法,无法实现图像像素与像素之间映射,即生成图像不可控.因此,基于模型的加雾算法存在参数不确定性和应用场景局限性,本文提出了一种新方法的新应用,利用生成对抗网络实现图像转换.该方法基于生成对抗网络GAN模型,改进了GAN的生成器和判别器,进行有监督学习,以训练雾霾图像生成像素与像素之间的映射关系,实现无雾图像与有雾图像之间的转换.以图像加雾为例,本文分别设计了生成网络和判决网络,生成网络用于合成有雾图像,判决网络用于辨别合成的雾霾图像的真伪.考虑到雾霾场景图像转换的对应效果,设计了一种快捷链接沙漏形生成器网络结构,采用无雾图像作为生成网络输入,并输出合成后的有雾霾图像;具体来看,将生成网络分成编码和解码两部分,并通过相加对应间隔的卷积层来保留图像的底层纹理信息.为了更好地检验合成雾霾图像的真实程度,设计了漏斗形全域卷积判决器网络,将合成图像和目标图像分别通过判决器辨别真伪,采用全域卷积,利用神经网络进行多层下采样,最终实现分类判决,辨别图像风格.此外,本文提出了一种新的网络损失函数,通过计算GAN损失和绝对值损失之和,以训练得到更为优秀的图像转换结果.GAN损失函数的作用是使生成对抗网络GAN模型训练更加准确,而雾霾图像合成算法实际上是一个回归问题而非分类问题,生成器的作用不仅是训练判决器更加灵敏,更重要的是要生成与目标图像相似的图像.因此利用优化回归问题的绝对值损失函数,作用是为了准确学习像素间的映射关系,避免出现偏差和失真.最后本文对多类不同图像进行图像的雾霾场景转换并进行评估,分别测试该算法的图像加雾和去雾效果,并与其他算法进行对比测试.对于加雾效果,在合成场景、虚拟场景下,与软件合成效果进行对比,本文算法效果明显比软件合成效果好,不会出现色彩失真;在真实场景下,本文算法与真实拍摄的雾霾天气进行对比,结果十分相近;并且与其他GAN图像转换算法进行对比,本文算法具有明显的优势.同样本文算法在去雾效果上优势也十分明显.结果表明,本文所提基于生成对抗网络的雾霾场景图像转换算法,在主观效果和客观指标上均具有明显优势.     

基于改进CycleGAN的水下图像颜色校正与增强

针对水下观测图像的颜色失真和散射模糊问题, 提出一种基于改进循环一致性生成对抗网络(Cycle-consistent generative adversarial networks, CycleGAN)的水下图像颜色校正与增强算法. 为了利用CycleGAN学习水下降质图像到空气中图像的映射关系, 对传统CycleGAN的损失函数进行了改进, 提出了基于图像强边缘结构相似度(Strong edge and structure similarity, SESS)损失函数的SESS-CycleGAN, SESS-CycleGAN可以在保留原水下图像的边缘结构信息的前提下实现水下降质图像的颜色校正和对比度增强. 为了确保增强后图像和真实脱水图像颜色的一致性, 建立了SESS-CycleGAN和正向生成网络G相结合的网络结构; 并提出了两阶段学习策略, 即先利用非成对训练集以弱监督方式进行SESS-CycleGAN学习, 然后再利用少量成对训练集以强监督方式进行正向生成网络G的监督式学习. 实验结果表明: 本文算法在校正水下图像颜色失真的同时还增强了图像对比度, 且较好地实现了增强后图像和真实脱水图像视觉颜色的一致性.     

一种基于生成式对抗网络的图像描述方法

近年来,深度学习在图像描述领域得到越来越多的关注.现有的深度模型方法一般通过卷积神经网络进行特征提取,递归神经网络对特征拼接生成语句.然而,当图像较为复杂时,特征提取不准确且语句生成模型模式固定,部分语句不具备连贯性.基于此,提出一种结合多频道特征提取模型与生成式对抗网络框架的图像描述方法——CACNN-GAN.此方法在卷积层加入频道注意力机制在各频道提取特征,与COCO图像集进行近似特征比对,选择排序靠前的图像特征作为生成式对抗网络的输入,通过生成器与鉴别器之间的博弈过程,训练句法多样、语句通顺、词汇丰富的语句生成器模型.在实际数据集上的实验结果表明,CACNN-GAN能够有效地对图像进行语义描述,相比其他主流算法,显示出了更高的准确率.     

生成式对抗网络研究综述

生成式对抗网络（GAN）凭借其强大的对抗学习能力受到越来越多研究者的青睐,并在诸多领域内展现出巨大的潜力。阐述了GAN的发展背景、架构、目标函数,分析了训练过程中出现模式崩溃和梯度消失的原因,并详细介绍了通过架构变化和目标函数修改而提出GAN衍生模型,对一些用来评估生成图像质量和多样性的标准进行了小结,总结了GAN在不同领域的广泛应用,总结全文并对该领域未来的研究方向提出一些展望。     

基于深度卷积生成对抗网络的图像生成

图像生成是虚拟现实技术(virtual reality,VR)中的重要技术手段,针对传统图片生成方法需要大量的数据集进行训练,且生成的图片轮廓不清晰等问题,采用基于深度卷积神经网络和生成对抗网络来实现图片的生成.为了保证生成图片的真实性和完整性,在图片生成阶段引入变分自编码器,通过编码器获取到输入图片数据的均值和方差,...     

基于对抗生成网络的中国山水画自动生成模型

中国山水画是以山川自然景观为主要描写对象的画,它是中国画的重要画科。当前深度学习模型在图像分类、对象识别、图像风格转换和图像生成等领域都取得了巨大的成功。提出一个基于深度对抗生成网络的中国山水画自动生成模型,以网络上公开的中国山水画图像为训练集,设计适当深度的网络和损失函数,通过生成器和判别器的对抗训练,得到图像生成器。通过与真实的山水画进行比较,本模型能够生成具有接近中国山水画风格的图像。     

面向图像场景转换的改进型生成对抗网络

设计了新的生成器网络、判决器网络以及新的损失函数,用于图像场景转换.首先,生成器网络采用了带跨层连接结构的深度卷积神经网络,其中,多个跨层连接以实现图像结构信息的共享;而判决器网络采用了多尺度全域卷积网络,多尺度判决器可以区分不同尺寸下的真实和生成图像.同时,对于损失函数,该算法借鉴其他算法提出了 4种损失函数的组合,...