期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
SN-CLPGAN:基于谱归一化的中国传统山水画风格迁移方法
1
作者
胡琦瑶
刘乾龙
+3 位作者
彭先霖
张翔
彭盛霖
范建平
《西北大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第1期63-74,共12页
中国传统山水画的风格迁移为文化遗产数字化保护与传承提供了新的路径,近年来,深度学习技术已实现了不同图像间的风格迁移,并展现出栩栩如生的效果。中国传统山水画的风格迁移旨在继承中国古代画家独特的绘画技巧,但存在3个缺陷:①缺乏...
中国传统山水画的风格迁移为文化遗产数字化保护与传承提供了新的路径,近年来,深度学习技术已实现了不同图像间的风格迁移,并展现出栩栩如生的效果。中国传统山水画的风格迁移旨在继承中国古代画家独特的绘画技巧,但存在3个缺陷:①缺乏高质量的中国传统山水画图像数据集;②忽略了中国传统山水画特有的技法和笔墨细节;③风格迁移效果与真实山水画有所差距。为了弥补上述缺陷,首先,创建了一个基于风格迁移的中国传统山水画数据集STCLP,包含4281幅高质量的中国山水画以及自然景观图像,并提出了一种基于谱归一化的中国山水画风格迁移方法SN-CLPGAN。其次,提出了在生成器中使用融合反射填充层的残差稠密块(residual-in-residual dense block,RRDB)学习中国山水画独特的笔触和技法。接着,引入了多尺度结构相似性指数测量(multi-scale structural similarity index measure,MS-SSIM)损失以减少2幅图像之间的像素差异,使生成图像更接近传统绘画的色彩和颜料。最后,采用了融合谱归一化(spectral normalization,SN)的U-Net判别器增强图像纹理细节,并确保了模型训练过程的稳定性。大量实验验证了提出的方法在中国传统山水画风格迁移任务中的有效性和先进性。
展开更多
关键词
风格迁移
人工智能艺术
中国传统山水画
生成对抗网络
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
SN-CLPGAN:基于谱归一化的中国传统山水画风格迁移方法
1
作者
胡琦瑶
刘乾龙
彭先霖
张翔
彭盛霖
范建平
机构
西北大学信息科学与技术学院
生成式人工智能与混合现实陕西省高等学校重点实验室
西北大学网络与数据中心
西北大学艺术学院
西北大学新型网络
智能
信息服务国家地方联合工程研究中心
出处
《西北大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第1期63-74,共12页
基金
国家自然科学基金(62471390、62306237)
陕西省重点研发计划(2024GX-YBXM-149)
西北大学研究生创新项目(CX2024204、CX2024206)。
文摘
中国传统山水画的风格迁移为文化遗产数字化保护与传承提供了新的路径,近年来,深度学习技术已实现了不同图像间的风格迁移,并展现出栩栩如生的效果。中国传统山水画的风格迁移旨在继承中国古代画家独特的绘画技巧,但存在3个缺陷:①缺乏高质量的中国传统山水画图像数据集;②忽略了中国传统山水画特有的技法和笔墨细节;③风格迁移效果与真实山水画有所差距。为了弥补上述缺陷,首先,创建了一个基于风格迁移的中国传统山水画数据集STCLP,包含4281幅高质量的中国山水画以及自然景观图像,并提出了一种基于谱归一化的中国山水画风格迁移方法SN-CLPGAN。其次,提出了在生成器中使用融合反射填充层的残差稠密块(residual-in-residual dense block,RRDB)学习中国山水画独特的笔触和技法。接着,引入了多尺度结构相似性指数测量(multi-scale structural similarity index measure,MS-SSIM)损失以减少2幅图像之间的像素差异,使生成图像更接近传统绘画的色彩和颜料。最后,采用了融合谱归一化(spectral normalization,SN)的U-Net判别器增强图像纹理细节,并确保了模型训练过程的稳定性。大量实验验证了提出的方法在中国传统山水画风格迁移任务中的有效性和先进性。
关键词
风格迁移
人工智能艺术
中国传统山水画
生成对抗网络
Keywords
style transfer
artificial intelligence art
Chinese landscape paintings
generative adversarial network
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
SN-CLPGAN:基于谱归一化的中国传统山水画风格迁移方法
胡琦瑶
刘乾龙
彭先霖
张翔
彭盛霖
范建平
《西北大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
