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【24h】

Japanese Animation Style Transfer Using Deep Neural Networks

机译:使用深度神经网络的日语动画样式转换

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摘要

This paper tries to find a deep-learning approach to Japanese Animation style transfer that creates animation background images more easily and efficiently so that we can reduce the cost and workload for Japanese animation industry. Our approach now builds is based on a deep-learning approach using Convolutional Neural Networks(CNN) which is most popular in image processing tasks. Moreover, we limit the number of the color used in the output images to get close to an ideal color.
机译:本文试图找到一种深入学习日语动画样式的方法,该方法可以更轻松,更有效地创建动画背景图像,从而减少日本动画行业的成本和工作量。我们现在构建的方法基于使用卷积神经网络(CNN)的深度学习方法,该方法在图像处理任务中最为流行。此外,我们限制输出图像中使用的颜色数量以接近理想颜色。

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