一种基于深度学习的壁画对应线稿生成方法及设备
实质审查的生效
摘要
本发明提供了一种基于深度学习的壁画对应线稿生成方法及设备，该方法包括：搜集壁画、线稿图像数据，并进行预处理，形成真实壁画图像IRB、真实线稿图像IRX；将真实壁画图像IRB、真实线稿图像IRX按照RGB通道依次分别作为壁画生成器、线稿生成器的输入；壁画生成器、线稿生成器分别生成像素级别对应的壁画、线稿，完成风格转化。本方案采用循环生成对抗网络的方式，实现非配对壁画图像和线稿图像之间的风格转化，且引入了残差尺度，防止训练深层网络的不稳定性，能够尽量避免信息的丢失，能够在转换较逼真风格图像的同时保持原本的纹理结构信息。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的壁画对应线稿生成方法及设备
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114419178A
申请号 ：
CN202210061568.9
公开（公告）日 ：
2022-04-29
申请日 ：
2022-01-19
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
玄祖兴李航宇李佳洪庄晓
申请人 ：
北京联合大学
申请人地址 ：
北京市朝阳区北四环东路97号
代理机构 ：
北京融智邦达知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
吴强
优先权 ：
CN202210061568.9
主分类号 ：
G06T11/00
IPC分类号 ：
G06T11/00 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G06V10/764 G06V10/82
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T11/00
2D图像的生成
法律状态
2022-05-20 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 11/00
申请日 : 20220119
申请日 : 20220119
2022-04-29 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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