-
题名基于生成对抗网络的中式婚服设计
被引量：4
- 1
-
-
作者
刘康
马浩然
邢乐
-
机构
江南大学数字科技与创意设计学院
江南大学江苏省非物质文化遗产研究基地
江南大学设计学院
-
出处
《服装学报》
CAS
北大核心
2024年第3期208-214,共7页
-
基金
江苏省哲学社会科学基金项目(21YSC009)。
-
文摘
为了解决传统中式婚服设计开发方法存在费时及效率低下的问题,提出将深度学习技术引入到中式婚服设计中,采用基于Pix2Pix算法模型的生成式设计方法,通过爬虫技术获取中式婚服图像数据,并对样本数据进行筛选以及轮廓特征、边缘特征和语义特征的标注,进而展开由单特征控制条件生成与特征联合控制条件生成两组实验。研究表明,联合控制条件生成的“递进式生成法”结合了生成对抗网络与条件图像生成方法的优势,服装特征标注被用作条件以增加服装图像生成过程的可控性,相较于“单特征控制条件生成”的细节调控能力更强,该结果可为中式婚服设计开发提供思路。
-
关键词
中式婚服
深度学习
pix2pix算法
控制条件生成
-
Keywords
Chinese wedding dress
deep learning
pix2pix algorithm
control condition generation
-
分类号
TS941.26
[轻工技术与工程—服装设计与工程]
-
-
题名基于改进条件生成对抗网络的书法字骨架提取
被引量：3
- 2
-
-
作者
张子珺
陈劲松
钱夕元
-
机构
华东理工大学数学学院
上海宏弈源软件科技有限公司
-
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期272-279,共8页
-
基金
上海市促进文化创意产业发展财政资金支持项目(2020011278_V0)。
-
文摘
书法字骨架保留书法字的结构、形态以及笔画细节,对于评价书法字笔画结构极为重要。为解决现有的骨架提取算法无法获取离线书法图像的动态信息,提出改进条件生成对抗网络的书法字骨架提取算法。为获取长距离上下文信息,将残差结构与分层空洞卷积模块引入条件生成对抗网络,并融合交叉注意力模块,以保证生成骨架的平滑性。使用谱归一化和Leaky ReLU激活函数稳定模型训练,提升书法字骨架提取的完整性,并基于在线手写字数据集,构建伪书法字图像数据集。实验结果表明,该算法在测试数据集中的F1值、联合交并比(IoU)和最小平均距离(AMD)分别为0.678 2、0.515 8和1.450 0,相较于现有骨架提取算法的最优结果,F1值、IoU分别提高了8.2%和8.8%,AMD降低了约0.42,可有效捕获到书法离线图像的动态信息,使骨架特征更具有代表性,在书法字帖图片上表现出较优的泛化能力。同时,消融实验结果验证了分层空洞卷积模块和交叉注意力模块的有效性,可以获得更完整、光滑的字符骨架。
-
关键词
pix2pix算法
骨架提取
分层空洞卷积
交叉注意力
离线书法图像
-
Keywords
pix2pix algorithm
skeleton extraction
hierarchical atrous convolution
criss-cross attention
offline calligraphy image
-
分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
