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申请/专利权人：西北大学
申请日：2024-04-11
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118229819A
主分类号：G06T11/00
分类号：G06T11/00;G06N3/0475;G06N3/0455;G06N3/094
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本发明公开的一种风格引导的山水画图像上色方法，具体包括提取了中国传统山水画的灰度线稿，不仅保留了部分灰度信息，视觉上也符合白描山水画的特点，同时创建了一个名为SketchCLP的包含灰度线稿的中国山水画数据集；由AdaCAttN生成器和判别器组成新的SGCGAN着色模型，它能更准确地学习灰度线稿和中国重彩画的内容和风格特征；提出了颜色直方图结构相似性损失CHSSLoss，通过测量源图像和目标图像之间的颜色分布差异来实现颜色风格约束；使用配对和非配对数据进行联合训练，利用配对数据来指导模型的学习过程，并通过非配对数据来提高模型的泛化能力。本发明能够有效地从风格参考图中提取并精细控制颜色特征及风格色彩程度，实现任意风格的中国传统绘画上色任务。
主权项：1.一种风格引导的山水画图像上色方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤1，将中国传统山水画还原回灰度线稿，同时创建了一个包含灰度线稿的中国山水画数据集；步骤2，构建SGCGAN着色模型，将灰度线稿作为内容图像，原始彩色图像作为风格图像输入至模型中，对灰线度稿上色，得到带有色彩的山水画图像；所述SGCGAN着色模型由生成器和判别器组成；所述生成器的编码器部分使用了新的AdaCAttN模块针对山水画特殊风格进行学习，并且最大程度的维持了风格学习和内容语义之间的平衡；所述判别器部分，提出了新的颜色直方图结构相似性损失CHSSLoss，所述颜色直方图结构相似性损失CHSSLoss通过测量源图像和目标图像之间的颜色分布差异来实现颜色风格约束；步骤3，使用配对和非配对数据并采用双阶段训练法将中国山水画数据集导入SGCGAN着色模型中进行训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北大学 风格引导的山水画图像上色方法
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