【摘 要】
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近些年,随着计算机硬件性能的大幅提升,基于深度学习的人工智能技术在计算机视觉和自然语言处理方面取得了重大突破。尤其在计算机视觉领域,卷积神经网络已在图像分类、目标检测方面取得了良好的成绩。而生成对抗网络的出现,为图像生成、图像编辑以及图像间的风格转换提供了更好的解决方法。本文以生成对抗网络的模型框架为基础,结合具体的数据集,针对以下两种具有限制条件的图像生成任务,提出了对应的全新生成对抗网络模型:
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近些年,随着计算机硬件性能的大幅提升,基于深度学习的人工智能技术在计算机视觉和自然语言处理方面取得了重大突破。尤其在计算机视觉领域,卷积神经网络已在图像分类、目标检测方面取得了良好的成绩。而生成对抗网络的出现,为图像生成、图像编辑以及图像间的风格转换提供了更好的解决方法。本文以生成对抗网络的模型框架为基础,结合具体的数据集,针对以下两种具有限制条件的图像生成任务,提出了对应的全新生成对抗网络模型:（1）参数指定的图像生成对抗网络。本文借鉴含辅助分类器的生成对抗网络和条件生成对抗网络,在互信息理论和多尺度判别等理论基础上,提出了一种改进模型LMV-ACGAN。该模型可通过参数,在生成时指定所生成图像的类别和细节。为提升模型性能,本文改进了生成器的正则化处理及判别器的下采样方式,同时在损失函数中引入隐参数还原损失用于控制图像生成细节并缓解模式崩塌,结合重编码模型,实现对图像的二次编辑。实验证明,本模型可以有效控制图像生成,并对所生成的图像进行轻度编辑。相较于现有的条件生成对抗网络,LMV-ACGAN模型按类别生成的结果更为准确,并更好地解决了模式崩塌的问题。（2）保持局部多样性的平均模式生成对抗网络。本文结合了判别器的基本性质,多尺度特征融合技术和图像平均的概念等理论基础,提出了一种可用于小样本变形的模型MA-GAN。因常规的生成模型难以完成该任务,本文设计了一种金字塔式的生成对抗网络模型,通过损失函数中可加权的均值损失进行图像“平均”,同时使用对抗损失来修正拓扑结构。特殊的金字塔结构,使生成器可以在低分辨率时控制拓扑结构的绘制,在高分辨率时进行细节的补充和变化,而不会因多样性需求破坏图像拓扑结构。相关实验展示了模型中的参数对于生成结果的影响。同时,与其他生成模型的对比,可证明MA-GAN模型在基于小数据集的书法字体创作上具有更优越的性能。
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