基于生成对抗网络的织物图案生成方法

摘要

织物图案设计作为一种传统工艺,在当代艺术的环境下需要更加多元化的设计思路.本文基于深度卷积生成对抗网络(DCGAN)进行织物图案设计,为了消除DCGAN中的反卷积操作产生的棋盘效应,使用缩放卷积对原模型生成器中的反卷积操作进行优化,并在缩放卷积的上采样过程中分别采用最近邻插值和双线性插值,同时与原始DCGAN模型的生成样本进行实验对比.实验结果表明,使用缩放卷积改进的DCGAN可以更有效的提升生成图像的质量.