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申请/专利权人：东北大学
摘要：本发明提供一种基于改进GANILLA的油画风格迁移方法，涉及图像处理技术领域。该方法具体包括：获取包含油画风格画作和现实图像的图像数据集，并根据图像数据集设置训练集和测试集；通过将生成器网络内下采样阶段的ResNet残差块结构替换为Res2Net残差块结构、向现有的马尔可夫判别器网络中的卷积层中添加谱归一化来搭建改进的GANILLA模型；利用多尺度结构相似性损失函数设计改进的GANILLA模型中的损失函数；利用训练集训练改进的GANILLA模型，并根据改进的GANILLA模型中的损失函数得到训练好的改进的GANILLA模型；将测试集输入训练好的改进的GANILLA模型，得到油画风格迁移后的图像；该方法提升了改进的GANILLA模型的油画风格迁移能力。
主权项：1.一种基于改进GANILLA的油画风格迁移方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤1：获取包含油画风格画作和现实图像的图像数据集，并根据图像数据集设置训练集和测试集；步骤2：搭建改进的GANILLA模型，包括：两组生成器和判别器；步骤3：利用多尺度结构相似性损失函数设计改进的GANILLA模型中的损失函数；步骤4：利用训练集训练改进的GANILLA模型，并根据改进的GANILLA模型中的损失函数得到训练好的改进的GANILLA模型；步骤5：将测试集输入训练好的改进的GANILLA模型，得到油画风格迁移后的图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学 一种基于改进GANILLA的油画风格迁移方法
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