中文文本生成国画图案方法研究

在个性化定制陶瓷日用品时,需要以低成本来高效地获取国画图案。为此,本文研究设计了一个能快速生成国画图案的深度学习模型。实验结果表明,本文的模型具有很好的写意画、山水植物画的实现效果,不仅能够生成写意的动物和人物,还能够准确地生成白描画与工笔画的特征。     

多尺度残差和二阶退化的图像超分辨率重建

针对目前图像超分辨率重建算法中因退化过程过于单一所导致的网络性能下降和模型泛化能力差等问题,本文提出了多尺度残差和二阶退化的图像超分辨率重建算法。该算法首先设计了二阶退化模型,在每一阶退化过程中加入随机的下采样、模糊、噪声和压缩操作以保证退化模型的复杂性和易用性。其次提出了多尺度感受野残差密集块,利用多分支结构和空洞卷积来增强网络的特征提取能力。最后改进了上采样方式,交替使用双线性插值和亚像素卷积上采样算法,以平衡算法性能和时间复杂度。实验结果表明,该算法在三个基准数据集上的自然图像质量评估指标平均下降了1.15,且重建图像视觉观感更好,纹理细节、亮度和饱和度更加准确。