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一种手绘线条画生成现实感图像的深度学习方法

摘要

本发明涉及一种手绘线条画生成现实感图像的深度学习方法,S1:建立双层GAN结构,包括第一层GAN结构和第二层GAN结构;S2:收集并生成用于训练网络的“真实图像‑模拟线条画”数据集;S3:根据“真实图像‑模拟线条画”数据集,训练第一层GAN结构,得到训练后的第一层GAN结构;S4:将待处理的手绘线条画输入训练后的第一层GAN结构,得到粗粒度现实感图像;S5:根据“真实图像‑粗粒度现实感图像”数据集,训练第二层GAN结构,得到训练后的第二层GAN结构;S6:将粗粒度现实感图像输入训练后的第二层GAN结构,得到高分辨现实感图像。本发明采用级联两层GAN网络结构,逐步纠偏、丰富图像细节,生成具有现实感的高分辨图像;便捷实用,有利于人机交互,生成图效果具真实感。

著录项

  • 公开/公告号CN109064389A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-12-21

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 福州大学;

    申请/专利号CN201810859788.X

  • 发明设计人 陈昭炯;蔡雨婷;叶东毅;

    申请日2018-08-01

  • 分类号

  • 代理机构福州元创专利商标代理有限公司;

  • 代理人蔡学俊

  • 地址 350108 福建省福州市闽侯县福州地区大学新区学园路2号

  • 入库时间 2023-06-19 07:48:00

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-01-15

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T3/00 申请日:20180801

    实质审查的生效

  • 2018-12-21

    公开

    公开

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