基于语义分割的织锦类自适应风格迁移算法

邓筱¹, 徐梦秋², 吴铭², 张闯²

1. 北京邮电大学 信息与通信工程学院, 北京 100876;
2. 北京邮电大学 人工智能学院, 北京 100876

收稿日期:2020-06-27出版日期:2021-02-28发布日期:2021-09-30
通讯作者:张闯(1975-),男,教授,博士生导师,E-mail:zhangchuang@bupt.edu.cn.E-mail:zhangchuang@bupt.edu.cn
作者简介:邓筱(1999-),女,本科生.
基金资助:人工智能"教育部-中移动建设项目（MCM20190701）

Adaptive Style Transfer Method of Brocade Crafts Based on Semantic Segmentation

DENG Xiao¹, XU Meng-qiu², WU Ming², ZHANG Chuang²

1. School of Information and Communication Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China;
2. School of Artificial Intelligence, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China

Received:2020-06-27Online:2021-02-28Published:2021-09-30

摘要/Abstract

摘要： 通过风格迁移的数字化手段可以辅助艺术作品的创作，但由于织锦类手工艺品具有颗粒感线条、块状色彩、前后景纹理区别较大等特点，使用现有风格迁移算法得到的输出图像在视觉上难以达到令人满意的效果.针对上述问题，提出了一种基于语义分割的织锦类自适应感知域风格迁移算法，将语义分割任务和基于自适应感受域的风格迁移算法相结合，并提出新的内容损失和风格损失.此外，为了解决生成结果图像后景中纹理不均匀的问题，在内容图像上增加高斯噪声用于平滑训练过程中生成图像的后景纹理.实验结果表明，所提算法在织锦作品风格迁移任务中的表现优于现有算法.
中图分类号:
TP391

引用本文

邓筱, 徐梦秋, 吴铭, 张闯. 基于语义分割的织锦类自适应风格迁移算法[J]. 北京邮电大学学报, 2021, 44(01): 117-123.
DENG Xiao, XU Meng-qiu, WU Ming, ZHANG Chuang. Adaptive Style Transfer Method of Brocade Crafts Based on Semantic Segmentation[J]. Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications, 2021, 44(01): 117-123.





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