基于深度神经网络的视觉媒体风格转换方法研究

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基于深度神经网络的视觉媒体风格转换方法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-18页
第1章 绪论第18-38页
  1.1 研究背景与意义第18-24页
    1.1.1 风格转换的定义第20页
    1.1.2 风格转换的研究内容第20-23页
    1.1.3 风格转换的研究意义第23-24页
  1.2 国内外研究现状第24-34页
    1.2.1 传统的纹理合成技术第25-26页
    1.2.2 传统的非真实感渲染技术第26页
    1.2.3 现有的图像风格转换算法第26-31页
    1.2.4 现有的视频风格转换算法第31-32页
    1.2.5 现有的图像上色方法第32-34页
  1.3 本文研究内容第34-36页
  1.4 本文组织结构第36-38页
第2章 基于风格基元的多风格前馈网络算法第38-54页
  2.1 引言第38-39页
  2.2 传统纹理合成技术中的纹理基元思想第39-40页
  2.3 基于风格基元的多风格前馈神经网络算法第40-42页
    2.3.1 编码器与解码器第40-41页
    2.3.2 风格基元层第41页
    2.3.3 目标损失函数第41-42页
    2.3.4 训练策略第42页
  2.4 实验结果第42-45页
    2.4.1 实验环境配置与细节第42-43页
    2.4.2 与基准方法的对比第43-45页
  2.5 分析实验第45-49页
    2.5.1 风格基元如何表达风格第45-47页
    2.5.2 图片的内容如何被表达第47-48页
    2.5.3 网络如何对内容和风格进行分离第48页
    2.5.4 内容图片如何控制风格转换结果第48-49页
  2.6 本算法支持的功能第49-52页
    2.6.1 对新风格的快速增量学习第49-50页
    2.6.2 快速风格切换第50-51页
    2.6.3 多风格融合第51-52页
  2.7 本章小结第52-54页
第3章 基于特征光流和门网络的视频风格转换算法第54-68页
  3.1 引言第54-55页
  3.2 视频风格转换的稳定性分析与启发第55-56页
  3.3 基于特征光流和门网络的视频风格转换算法第56-60页
    3.3.1 算法框架第57页
    3.3.2 风格转换网络第57-58页
    3.3.3 特征光流网络第58-59页
    3.3.4 特征门网络第59页
    3.3.5 整体工作流程第59页
    3.3.6 目标损失函数第59-60页
  3.4 实验结果第60-64页
    3.4.1 训练和测试数据设置第60-61页
    3.4.2 实验环境配置与细节第61页
    3.4.3 视觉效果比较与定量比较第61-64页
  3.5 分析实验第64-66页
    3.5.1 区分编解码器的最优特征层第64-65页
    3.5.2 是否固定特征光流网络第65页
    3.5.3 时序稳定性的迁移能力第65-66页
  3.6 本章小结第66-68页
第4章 基于特征中间域融合的立体图片和视频风格转换算法第68-82页
  4.1 引言第68-69页
  4.2 空间视差一致性损失第69-71页
  4.3 基于特征中间域融合的立体图片和视频风格转换算法第71-75页
    4.3.1 立体图片的风格转换算法第71-74页
    4.3.2 立体视频的风格转换第74-75页
  4.4 实验结果第75-79页
    4.4.1 实验环境配置与细节第75-76页
    4.4.2 双向视差子网络的评估第76-77页
    4.4.3 立体风格转换效果评估第77-79页
  4.5 分析实验第79-80页
    4.5.1 单向和双向网络设计对比第79页
    4.5.2 与视频风格转换算法变体的对比第79-80页
  4.6 本章小结第80-82页
第5章 基于参考图片的深度神经网络上色算法第82-106页
  5.1 引言第82页
  5.2 传统上色方法的分析与启发第82-84页
  5.3 基于参考图片的深度神经网络上色算法第84-91页
    5.3.1 相似性子网络第85-87页
    5.3.2 上色子网络第87-90页
    5.3.3 参考图片的自动化推荐系统第90-91页
  5.4 实验结果第91-99页
    5.4.1 训练数据集第92页
    5.4.2 实验环境配置与细节第92页
    5.4.3 运行时间第92页
    5.4.4 与基于参考图片上色方法的比较第92-93页
    5.4.5 与基于深度神经网络上色方法的比较第93-96页
    5.4.6 与基于用户笔画的深度神经网络上色方法的比较第96页
    5.4.7 传统照片和电影的上色第96-99页
  5.5 分析实验第99-104页
    5.5.1 上色子网络的工作原理分析第99-101页
    5.5.2 端到端训练的重要性分析第101-102页
    5.5.3 对参考图片和图片匹配算法的鲁棒性分析第102-103页
    5.5.4 对绘画和卡通图片上色的泛化能力分析第103页
    5.5.5 局限性分析第103-104页
  5.6 本章小结第104-106页
第6章 总结与展望第106-110页
  6.1 本文总结第106-107页
  6.2 研究展望第107-110页
参考文献第110-120页
致谢第120-122页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第122-125页

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