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为实现更具真实感的表情图像合成,探讨一种基于自注意力机制和谱归一化的生成式对抗网络(GAN)表情合成方法.通过在生成器中引入2层......
声音场景重建是一种根据音频信号中声音事件特征重建场景图像的新型信息处理方法,在场景感知、安全侦察、多媒体分析、电影场景制......
书法汉字生成是一门重要的研究课题,因为种种原因书法作品流传下来的汉字数量比较少,这不利于书法艺术的传播,与之相反的是现代计......
近年来,生成对抗网络成为深度学习中一个新兴的研究领域,而图像风格转换成为生成对抗网络中一个重要的研究方向,其对计算机视觉领......
近年来,文本到图像的生成任务在计算机视觉与自然语言领域一直是一个重要的研究热点,该任务的目的是将一句描述性语言文本作为输入......
无监督的图像风格迁移是计算机视觉领域中一个非常重要且具有挑战性的问题。无监督的图像风格迁移旨在通过给定类的图像映射到其他......
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针对图像修复任务过于困难的问题,采用基于生成对抗网络的双判别器模型,通过增设局部判别器追踪图像局部缺失区域信息,有效提升了......
在自然图像中,阴影几乎是随处可见的。虽然阴影可以为我们提供物体位置和光照条件等信息,但同时也给许多图像处理任务带来了困难。......
在非受控环境下得到的人脸图像受外界因素的影响,经常存在尺寸小和模糊不清等问题,这对公安机关侦破案件是很大的阻碍,人脸图像超......
针对低剂量计算机断层扫描将导致扫描图像噪声高的问题,本文提出了一种用于图像降噪的多生成器的生成对抗网络(TriGAN)模型.首先提......
基于生成对抗网络的图像修复算法在修复大尺寸缺失图像时,存在图像失真较多与判别网络性能不可控等问题,基于谱归一化条件生成对抗......
数字人脸图像修复指利用计算机手段将有缺损地人脸图像进行恢复的过程。按照一定的规则借助缺损区域的领域像素信息修复图像,目的......
随着深度学习的崛起,基于深度学习的图像风格转换模型得以快速发展并具有广泛的应用,又在生成网络模型生成对抗网络的促进下,基于......
随着信息技术的发展,庞大的图像数据量和严峻的资源限制给多媒体领域的发展带来了巨大的挑战。图像压缩技术可以减少图像数据中的......
为解决CycleGAN算法图像风格化质量不高、网络稳定性不强的问题,提出了CycleGANSN算法。在CycleGAN算法判别网络的每一个卷积层后......
为解决基于深度卷积生成对抗网络的语义图像修复模型存在的重建结果内容、风格、细节特征还原不准确问题以及模型训练不稳定问题,......
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汉字作为中华民族文化的重要载体,其书写风格的多样性造就了汉字独特的艺术美感。作为中华民族文化的重要组成部分,缺失文献的修复......
图像超分辨率重建研究存在结果客观衡量指标不断变优,但是视觉感知质量依旧平滑的问题。同时,应用生成对抗网络的超分辨率模型中的......
