典型文献
基于深度学习的木刻版画图像生成方法
文献摘要：
木刻版画有着悠久的历史与极高的艺术价值,让机器学习艺术家的木刻版画创作过程与创作风格是一项具有挑战性的研究.目前基于计算机与人工智能的木刻版画图像生成方法多数仅是通过构造硬编码方法去模仿木版画的纹理,色调等模式,缺乏像艺术家一样对创作过程的感知与理解.为了传承木刻版画艺术,利用计算机辅助木刻版画创作,收集了一个木版画的图像数据集;提出了一种基于深度神经网络的木版画图像生成方法,可将一副摄影图片转化为给定的某种木版画风格的图像;设计了使用文本提示的交互式木版画风格图像的生成算法.实验结果表明:该算法能很好地模拟艺术家的创作风格,可生成各种不同自然场景和人物的木刻版画图像,算法运行高效稳定.
文献关键词：
图像生成;深度学习;神经网络;木刻版画;风格转换
中图分类号：
作者姓名：
郭丽娟;任维鑫;魏嵬
作者机构：
延安大学 鲁迅艺术学院,延安 716000;延安大学 物理与电子信息学院,延安 716000;西安理工大学计算机科学与工程学院,西安 710048
文献出处：
引用格式：
[1]郭丽娟;任维鑫;魏嵬-.基于深度学习的木刻版画图像生成方法)[J].中南民族大学学报（自然科学版）,2022(05):592-598
A类：
B类：
木刻版画,画图,图像生成,生成方法,艺术价值,习艺,艺术家,版画创作,创作过程,创作风格,硬编码,编码方法,仿木,木版画,色调,版画艺术,利用计算机,计算机辅助,图像数据集,深度神经网络,一副,摄影图片,画风,交互式,图像的生成,生成算法,自然场景,高效稳定,风格转换
AB值：
0.231307
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