基于GANICP的青花风格迁移研究

摘要：

使用从CycleGAN上改进的GANICP(Generative Adversarial Networks for Image to Chinese Painting Translation)模型,实现了将青花风格迁移到风景图片.这种方法是从整个训练集学习内容迁移和风格迁移,使用人力收集的青花风格数据集训练GANICP模型.采用该方法的训练过程相比于CycleGAN更加快速,训练结果更加饱满.实验结果表明,采用该方法可以实现青花风格和内容源域的结合,拓展了风格迁移的应用范围.

关键词：青花瓷、纹饰、风格迁移、生成对抗网络

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-02-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：109-111