基于深度神经网络的简笔画绘画过程生成算法

摘要

本发明设计并实现了一种简笔画引导的绘画过程生成方法。依据目前常用的两大生成模型之一的变分自动编码器(VAE)能够生成数据，同时循环神经网络(RNN)能够学习到基于时间的序列特性，再加上注意力机制能够将重要的信息保留的特性。因此基于变分自动编码器，循环神经网络以及注意力机制设计实现了一种算法，这种算法能够更加准确的生成简笔画的绘画过程序列。本发明的算法通过注意力机制以及编码器的隐变量状态的先验知识能有效的捕捉到简笔画绘画过程之间的关系，能够生成让人难以识别是生成还是人类绘画的简笔画序列。