一种基于U-GAT-IT改进的秦腔角色卡通化风格迁移的方法

摘要

本发明公开一种基于U‑GAT‑IT改进的秦腔角色卡通化风格迁移的方法，首先制作了独有的秦腔角色卡通数据集，并对搜集到的人脸图片进行修改尺寸大小等预处理操作，其次在U‑GAT‑IT网络的基础上，在编码器之前和解码器之后均增加了两个堆叠的up‑down采样卷积模块，逐步提升模型的特征抽象和重建能力。另外，在U‑GAT‑IT网络中加入face loss损失函数，约束新生成的秦腔角色卡通图，让秦腔角色卡通图的身份信息与输入的人脸信息尽可能保持一致。最后通过pytorch构建网络模型，将处理好的人脸图像传入到该网络中，得到具有秦腔角色特征的卡通图。其解决了卡通图像在风格迁移时易丢失原图像的身份信息的问题，改进了U‑GAT‑IT需要大量数据集的缺陷，并且能更准确的勾勒出卡通图的细节信息。