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题名基于改进Cycle GAN的清代官补风格迁移研究
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作者
刘贝芬
张坦坦
冯峥嵘
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机构
安徽工程大学纺织服装学院
安徽工程大学高端装备先进感知与智能控制教育部重点实验室
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出处
《纺织学报》
北大核心
2025年第9期213-224,共12页
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基金
国家自然科学基金项目(61903002)
安徽省高校哲学社会科学研究重点项目(2023AH050881)
安徽省重点研究与开发计划项目(202304a05020073)。
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文摘
针对清代官补在风格迁移中色彩保留不足及多层次纹样结构细节易丢失的问题,提出一种基于改进循环生成对抗网络的风格迁移方法,从纹样、色彩、构图3个方面分析了清代官补的艺术特征,与其它主流风格迁移模型对比,以艺术指标和技术指标进行评价,选择表现最佳的循环生成对抗网络模型进行改进,在生成器中引入特征融合模块,简化判别器结构,引入感知损失函数。结果表明,改进方法在技术指标上有显著提升,其中结构相似度提高了0.041,峰值信噪比提高了2.17 dB,均方误差降低了0.031,图像感知相似度降低了0.042,序列感知距离降低了4.157,可生成更清晰的祥云纹、海水江崖纹等基本纹样,实现底色与纹样的有效分离,增强了图案的层次感与边缘清晰度,研究成果为传统服饰纹样的数字化创新提供了技术路径参考,也为当代图案的艺术创作开辟了新的发展空间。
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关键词
风格迁移
服饰纹样
辅助设计
生成对抗网络
清代官补
艺术评价
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Keywords
style transfer
clothing pattern
auxiliary design
generative adversarial network
Qing dynasty mandarin square
artistic evaluation
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分类号
TS941.26
[轻工技术与工程—服装设计与工程]
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