基于风格迁移算法的苏州宋锦图案的数字化设计研究

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作者 苏燕 刘畅 华佳 《包装工程》 北大核心 2025年第6期286-293,共8页

目的为了更好地保护与继承苏州宋锦的艺术特征,促进其创新,以苏州宋锦为研究对象,采用数字技术对其进行创新。利用数字技术,能够充分把握苏州宋锦的艺术特色,使其更符合时代发展的需要,以满足现代社会发展的需求和消费人群的需要。方法... 目的为了更好地保护与继承苏州宋锦的艺术特征,促进其创新,以苏州宋锦为研究对象,采用数字技术对其进行创新。利用数字技术,能够充分把握苏州宋锦的艺术特色,使其更符合时代发展的需要,以满足现代社会发展的需求和消费人群的需要。方法将风格迁移算法和形态文法相结合,进行苏州宋锦纹样数字化创新设计研究,并通过对算法模型的训练和多组比较试验,验证该方法的有效性。结果该算法能够准确捕捉宋锦图案的风格特征,并有效地将其应用于不同的设计场景中。结论基于风格迁移算法的苏州宋锦图案的数字化设计研究,不仅为苏州宋锦的数字化传承与创新提供了有力的技术支持,也为提高创造效率提供了支持与保障,并使文化和科学技术的结合成为可能。 展开更多

关键词 苏州宋锦 图案创新 数字化 形状语法 风格迁移算法

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花瑶挑花纹样在女士皮包中的创新设计与应用 被引量：6

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作者 刘辉超 张毅 《皮革科学与工程》 CAS 北大核心 2025年第1期89-97,共9页

花瑶挑花纹样造型多样、设计精巧,具有较高的美学价值与应用价值,但将其创新应用至箱包设计领域的相关研究却相对较少。从设计学角度出发,分析花瑶挑花的典型图案和文化内涵,归纳其核心元素特征;调查研析消费人群及其风格偏好,确立产品... 花瑶挑花纹样造型多样、设计精巧,具有较高的美学价值与应用价值,但将其创新应用至箱包设计领域的相关研究却相对较少。从设计学角度出发,分析花瑶挑花的典型图案和文化内涵,归纳其核心元素特征;调查研析消费人群及其风格偏好,确立产品的设计定位;选取典型挑花纹样,运用形状文法和风格迁移算法分别进行创新再造设计,并结合3D数字化软件将创新方案应用于时尚女包设计中,开发出兼具民族特色和现代形式美感的革制品。通过将数字化技术手段与花瑶挑花纹样皮具的有机结合,既保证了挑花纹样的迭代与创新,又提高了革制品图案设计的创作效率。 展开更多

关键词 挑花 纹样 女包 形状文法 风格迁移算法 创新 设计 花瑶

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基于风格迁移算法的仙居花灯手工技艺服务设计研究

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作者 陶冶 汪沙娜 《包装工程》 北大核心 2025年第16期243-252,265,共11页

目的通过风格迁移算法解决仙居花灯技艺传承式微与特征识别低效问题,提升数字化传承效能。方法分析风格迁移算法,结合仙居花灯手工技艺的现状和用户需求分析,通过对仙居花灯手工技艺相关图像数据集分析,深入挖掘传统手工艺图像数据,揭... 目的通过风格迁移算法解决仙居花灯技艺传承式微与特征识别低效问题,提升数字化传承效能。方法分析风格迁移算法,结合仙居花灯手工技艺的现状和用户需求分析,通过对仙居花灯手工技艺相关图像数据集分析,深入挖掘传统手工艺图像数据,揭示潜在规律并实施手工技艺的数字化重生,建立了仙居花灯手工技艺的卷积神经网络结构,提出了仙居花灯风格迁移算法测试方法。结果构建了一种基于神经风格迁移下的服务设计框架。结论通过仙居花灯传统手工技艺服务设计展示其风格迁移后的作品,验证其通过深入地挖掘和应用神经网络算法在传统手工技艺领域的应用,拓展非遗手工技艺的服务场景,提升使用者的用户体验。 展开更多

关键词 仙居花灯手工技艺 风格迁移算法 网络结构 服务设计

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复合因素影响下嫌疑人发型变化的深度模拟

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作者 刘耀晖 孙鹏 +3 位作者 郎宇博 沈喆 孙德廷 宋强 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第3期955-960,共6页

年龄、伪装等复合因素影响下,命案积案中嫌疑人的相貌、发型等体貌特征变化具有明显的不确定性。针对上述问题,提出双重风格迁移生成对抗网络(dual style transfer generative adversarial network,DstGAN)对人像发型变化进行模拟。首先... 年龄、伪装等复合因素影响下,命案积案中嫌疑人的相貌、发型等体貌特征变化具有明显的不确定性。针对上述问题,提出双重风格迁移生成对抗网络(dual style transfer generative adversarial network,DstGAN)对人像发型变化进行模拟。首先,设计了双重StyleGAN生成器,借助人像年龄化模型,将人像年龄化信息与发型变化相结合,提高客观因素影响下发型模拟结果的真实度。其次,引入BiSeNET算法对输入人像及其目标发型进行语义分割后得到目标人像语义图,并在FS潜在空间中利用交叉熵损失函数约束GAN逆映射生成的语义图,与模拟后的语义图实现语义对齐,避免出现非自然融合现象。最后,为进一步扩充发型变化种类,通过在RM潜在空间中对发型向量进行编辑,修改输入人像发型所包含的语义属性,实现对于光头等特殊发型的模拟。DstGAN与一些经典发型变化模型相比,更加有效地保证了人脸身份特征的一致性,更加平滑地实现发型与面部边缘的过渡。同时DstGAN在PSNR、SSIM等指标评价的结果中,相比于经典发型变化模型,均取得最为优异的客观评分,表明DstGAN模拟发型变化的人像清晰度更高、感知质量更优、皮肤纹理更真实。 展开更多

关键词 命案积案 发型变化 风格迁移 BiSeNET算法 语义编辑

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仿真假体视觉下基于风格迁移的人脸表情识别

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作者 王盛 赵瑛 张岩 《现代电子技术》 北大核心 2025年第15期45-50,共6页

目前对于重度视网膜色素变性或老年性黄斑变性患者而言,视网膜假体仍是其唯一有效的视觉康复手段。为了实现假体视觉下表情的准确识别,文中提出采用AdaIN算法实现图像风格转换的图像处理策略,将原始人脸图像转换成简笔画人脸图像,并利用... 目前对于重度视网膜色素变性或老年性黄斑变性患者而言,视网膜假体仍是其唯一有效的视觉康复手段。为了实现假体视觉下表情的准确识别,文中提出采用AdaIN算法实现图像风格转换的图像处理策略,将原始人脸图像转换成简笔画人脸图像,并利用Dlib库实现人脸关键点的标记,借助关键点坐标截取人脸区域,最后进行像素化处理。同时,正常人视觉下对原始图像和该方法的表情识别效果,以及仿真假体视觉下该方法在三种分辨率(24×24、32×32与48×48)与原始图像直接像素化后表情识别的效果均开展了对比研究。实验结果证明,正常人视觉下对于原始图像和该方法的表情识别效果的准确率分别为71.58%和60.41%,在24×24与32×32低分辨率下,文中方法与原始图像直接像素化相比更有助于表情的识别。 展开更多

关键词 视觉假体 仿真假体视觉 风格迁移 表情识别 像素化 AdaIN算法

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基于Mask约束的图像局部风格迁移算法

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作者 祁新 杜洪波 朱立军 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第6期234-240,共7页

针对实际应用中不能直接对图像指定区域进行风格迁移的问题,提出一种基于Mask约束的图像局部风格迁移算法。借助DeepLab V3+算法分割内容图像,并提取其目标区域,采用基于Gram矩阵的逐像素点优化的图像风格迁移算法进行图像局部风格迁移... 针对实际应用中不能直接对图像指定区域进行风格迁移的问题,提出一种基于Mask约束的图像局部风格迁移算法。借助DeepLab V3+算法分割内容图像,并提取其目标区域,采用基于Gram矩阵的逐像素点优化的图像风格迁移算法进行图像局部风格迁移,重新定义图像局部风格迁移内容、风格损失函数,一方面将语义分割产生的Mask矩阵对需要学习的参数范围进行约束,另一方面用Mask矩阵约束部分风格损失函数计算的区域,除去冗余区域。实验结果表明,改进后算法具有较好的局部风格转换能力,并加快算法的收敛速度。 展开更多

关键词 局部风格迁移 语义分割 DeepLab V3+ GRAM矩阵 Mask矩阵

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风格迁移算法在艺术文创产品设计中的应用 被引量：5

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作者 徐术珂 吴倩 《包装工程》 CAS 北大核心 2024年第2期365-373,共9页

目的 针对图像智能生成中图像风格的多元性问题,探索能够生成特定风格图像的智能生成方法。方法 以抽象和具象图像结合为研究对象,通过计算机将两种风格迁移,重构出保留特定风格的图像,得到其中捕捉画面特定风格的图像。结果 生成的图... 目的 针对图像智能生成中图像风格的多元性问题,探索能够生成特定风格图像的智能生成方法。方法 以抽象和具象图像结合为研究对象,通过计算机将两种风格迁移,重构出保留特定风格的图像,得到其中捕捉画面特定风格的图像。结果 生成的图像质量较高,具备抽象图案和具象图案相互结合的特点。结论 生成对抗网络对绘画艺术作品的特定风格的学习,用风格迁移智能生成图像,取得了较好效果,能减少创意图像制作的重复性操作,提高图像利用的艺术性和丰富性,为智能赋能图像的再创造提供了新思路。 展开更多

关键词 风格迁移算法 艺术 文创产品

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ID4TST:基于融合数据集的文本风格迁移模型

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作者 顾亦然 薛宇辰 张腾飞 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第10期2338-2344,共7页

文本风格迁移是自然语言处理的一项新兴任务,旨在改变文本的风格属性并保持其语义不变,本文对写作风格的迁移进行研究.在较小规模数据集上训练的风格迁移模型虽然能根据源文本生成具有目标的写作风格的文本,但是却无法很好地保留源文本... 文本风格迁移是自然语言处理的一项新兴任务,旨在改变文本的风格属性并保持其语义不变,本文对写作风格的迁移进行研究.在较小规模数据集上训练的风格迁移模型虽然能根据源文本生成具有目标的写作风格的文本,但是却无法很好地保留源文本的内容.本文将多个数据集融合进一个训练集,利用更大规模的数据增强模型抽取高级语义特征的能力,同时加入启发式语言模板用于区分不同的数据集.此外,本文还改进了作家归属分类器的分类算法进行写作风格的量化.实验结果表明,本文提出的方法生成的文本不仅能在一定程度上更接近目标写作风格,并且在源文本内容保存和通顺程度方面都优于其他模型. 展开更多

关键词 文本风格迁移 写作风格 融合数据集 启发式语言模板 分类算法

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基于湘西苗绣图案的数字化设计创新研究 被引量：19

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作者 谷梦恩 范伟 +1 位作者 吴阳 刘勇奇 《包装工程》 CAS 北大核心 2023年第18期258-264,共7页

目的为保护和传承湘西苗族非遗资源,提升当地文化产业经济价值,提出基于数字化手段的湘西苗绣图形创新方案,从而促进湘西苗绣传统技艺的产业转型,以适应当今经济社会的发展和消费者需求的转变。方法分析湘西苗绣的典型图案,提取其核心... 目的为保护和传承湘西苗族非遗资源,提升当地文化产业经济价值,提出基于数字化手段的湘西苗绣图形创新方案,从而促进湘西苗绣传统技艺的产业转型,以适应当今经济社会的发展和消费者需求的转变。方法分析湘西苗绣的典型图案,提取其核心元素特征,运用形状语法和风格迁移算法分别进行图形推演设计研究。结果将数字化手段与湘西苗绣图案的创作相结合,可以快速衍生出既符合当代审美需求又继承传统民族文化特征的创新纹理图形。结论将数字化技术手段与湘西苗绣图案的创新再设计有机结合,既保证了苗绣图案的自我更新,又提高了图案设计的创作效率。从而拓展湘西苗绣文化的传播途径和媒介,提高当地苗绣文创产品的文化与经济价值。 展开更多

关键词 湘西苗绣 图案创新 数字化 形状语法 风格迁移算法

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深度卷积神经网络下的图像风格迁移算法 被引量：16

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作者 李慧 万晓霞 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第2期176-183,共8页

针对图像风格迁移中出现的图像扭曲、内容细节丢失的问题,提出一种基于深度卷积神经网络的带有语义分割的图像风格迁移算法。定义内容图像损失和风格图像损失函数;对内容图像与风格图像分别进行语义分割,并将Matting算法作用在内容图像... 针对图像风格迁移中出现的图像扭曲、内容细节丢失的问题,提出一种基于深度卷积神经网络的带有语义分割的图像风格迁移算法。定义内容图像损失和风格图像损失函数;对内容图像与风格图像分别进行语义分割,并将Matting算法作用在内容图像上,使用最小二乘惩罚函数来增强图片边缘真实性;进行图像的内容重建和风格重建生成新的图像。分析比较Neural Style改进方法、CNNMRF方法和带有语义分割的图像风格迁移方法生成的图像。实验结果和质量评估表明,70%带有语义分割的图像风格迁移方法生成的图像没有明显的图像扭曲,且内容细节完好。所以,该方法可以解决图像扭曲和细节丢失的问题,使内容丰富的图像可以得到精确的风格迁移。 展开更多

关键词 深度卷积神经网络 图像风格迁移 语义分割 Matting算法

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基于语义分割的图像风格迁移技术研究 被引量：10

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作者 李美丽 杨传颖 石宝 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第24期207-213,共7页

随着民族服装文化的碰撞与融合,对图像风格迁移技术进行了研究,阐述了当前风格迁移的研究现状,将蒙古族服饰风格与汉族风格进行融合,继承和弘扬了民族文化。针对蒙古服饰元素多样、颜色差异大、花纹不规则性等特征而引起的风格提取难度... 随着民族服装文化的碰撞与融合,对图像风格迁移技术进行了研究,阐述了当前风格迁移的研究现状,将蒙古族服饰风格与汉族风格进行融合,继承和弘扬了民族文化。针对蒙古服饰元素多样、颜色差异大、花纹不规则性等特征而引起的风格提取难度大的问题,采用K均值与封闭式自然抠图算法相结合的方法进行图像分割,基于神经网络提取图像的风格和内容,利用图像重建技术合成结果图,实现蒙汉服饰图像风格迁移;针对输出图像伪影严重的问题,采取一种改进的图像风格迁移算法,将输入图像到输出图像的变换约束在色彩空间的局部仿射变换中,将这个约束表示成一个完全可微的参数项,有效抑制图像扭曲,针对真实照片风格迁移过程中存在的空间不一致问题,进行平滑处理确保风格处理后空间风格一致,该方法大大加快了运算速度。 展开更多

关键词 服饰特征提取 封闭式自然图像抠图算法 K均值算法 图像分割 图像风格迁移

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恶劣环境下图像算法数据增强方法 被引量：6

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作者 刘洪宇 杨林 姜蕾 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第9期2545-2551,共7页

为解决恶劣环境下数据采集难度较大、数据匮乏导致模型性能受限的问题,提出一种基于风格迁移的数据增强方法,用于增加恶劣环境下的样本数量,提升模型在恶劣环境下的鲁棒性。建立包含22500张图片的数据集,使用卷积神经网络进行图片去重,... 为解决恶劣环境下数据采集难度较大、数据匮乏导致模型性能受限的问题,提出一种基于风格迁移的数据增强方法,用于增加恶劣环境下的样本数量,提升模型在恶劣环境下的鲁棒性。建立包含22500张图片的数据集,使用卷积神经网络进行图片去重,进行手工标注,用于进行分类模型的训练。设计正常环境和恶劣环境对比实验,验证提出的数据增强方法效果,实验结果表明,该方法可以有效提升分类模型在恶劣环境下的鲁棒性。 展开更多

关键词 恶劣环境 人工智能 图像算法 数据增强 风格迁移

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