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基于数据增强循环生成对抗网络的图像水墨画风格迁移方法
1
作者
李伟伟
傅博
+2 位作者
王贺霏
孙文燕
薛玉利
《吉林大学学报(理学版)》
北大核心
2025年第3期804-814,共11页
针对现有图像水墨画风格迁移效果欠佳的问题,提出一种新的基于数据增强的循环生成对抗网络(GAN),用于非配对的自然风景照片水墨画风格迁移.首先,设计双生成器-判别器结构有效提高单向GAN模型的映射约束;其次,使用多种损失函数优化模型,...
针对现有图像水墨画风格迁移效果欠佳的问题,提出一种新的基于数据增强的循环生成对抗网络(GAN),用于非配对的自然风景照片水墨画风格迁移.首先,设计双生成器-判别器结构有效提高单向GAN模型的映射约束;其次,使用多种损失函数优化模型,引入总变分损失和恒等映射损失,并结合多尺度结构相似性设计新的循环一致性损失函数,以更好地捕捉传统水墨画的特征;最后,使用数据增强技术增加真实数据和生成数据的数量和多样性以提高生成器性能.对比实验结果表明,该方法可有效地将自然风景照片迁移为传统水墨画风格图像.
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关键词
循环生成对抗网络
图像水墨画风格迁移
损失函数
数据增强
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职称材料
题名
基于数据增强循环生成对抗网络的图像水墨画风格迁移方法
1
作者
李伟伟
傅博
王贺霏
孙文燕
薛玉利
机构
山东青年政治学院信息工程学院
辽宁师范大学计算机与人工智能学院
出处
《吉林大学学报(理学版)》
北大核心
2025年第3期804-814,共11页
基金
国家自然科学基金(批准号:61702246)
山东省本科教学改革研究重点项目(批准号:Z2024429)
山东青年政治学院博士科研启动基金(批准号:XXPY21023)。
文摘
针对现有图像水墨画风格迁移效果欠佳的问题,提出一种新的基于数据增强的循环生成对抗网络(GAN),用于非配对的自然风景照片水墨画风格迁移.首先,设计双生成器-判别器结构有效提高单向GAN模型的映射约束;其次,使用多种损失函数优化模型,引入总变分损失和恒等映射损失,并结合多尺度结构相似性设计新的循环一致性损失函数,以更好地捕捉传统水墨画的特征;最后,使用数据增强技术增加真实数据和生成数据的数量和多样性以提高生成器性能.对比实验结果表明,该方法可有效地将自然风景照片迁移为传统水墨画风格图像.
关键词
循环生成对抗网络
图像水墨画风格迁移
损失函数
数据增强
Keywords
CycleGAN
style transfer of image ink painting
loss function
data enhancement
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于数据增强循环生成对抗网络的图像水墨画风格迁移方法
李伟伟
傅博
王贺霏
孙文燕
薛玉利
《吉林大学学报(理学版)》
北大核心
2025
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