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题名改进GAN网络在生成短视频的应用研究
被引量：2
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作者
于晓明
黄铧
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机构
陕西科技大学电子信息与人工智能学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2021年第S02期625-629,共5页
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基金
陕西省科技厅项目(2014KRM80)
咸阳市科技局项目(2013K15-07)。
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文摘
在研究生成对抗网络(GAN)生成动态图像时,经常出现前后帧图像内容中的部分物体颜色不一致和生成的细节不自然等问题。针对当前生成视频的不理想问题,采用的主要方案是分别对GAN网络中的生成器和判别器进行改进,具体表现在两个方面:一方面是在生成器中对视频的前景和背景分别建模,并且使用多重空间自适应归一化(Multi Spatially-Adaptive Normalization,M-SPADE)算法;另一方面是在判别器的选取上使用双视频判别器(DVD-GAN),然后在Kinetics-600数据集进行训练,实验后的结果分别比对F-Vid2Vid,WC-Vid2Vid等生成方法。实验结果证明了对GAN网络改进的方法在处理生成短视频的前后帧颜色不一致的问题和细节上有着不错的效果,生成的图像相对的更加清晰。
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关键词
生成对抗网络
合成短视频
前景-背景图像建模
多重空间自适应归一化
双视频判别器
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Keywords
Generative adversarial networks
Synthesis short video
Foreground-background image modeling
Multispace adaptive normalization
Dual video discriminator
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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