典型文献
联合图像域间和域内信息建模的图像风格转换
文献摘要：
针对当前图像风格转换算法缺乏建模图像域间语义信息和域内长范围信息的能力,提出了一种联合图像域间和域内信息建模的图像风格转换算法SSC-GAN.通过提出语义残差连接,提取图像域内的语义特征,增强模型建模图像域间语义信息差异的能力;同时,将注意力机制引入图像风格转换任务中,解决卷积缺乏图像域内长范围信息建模能力的问题.SSC-GAN可以在不增加计算量的情况下,显著提升图像风格转换的表现.在图像风格转换数据集vangh2photo和selfie2anime上对SSC-GAN进行训练、评估和验证,结果表明,SSC-GAN不仅能取得极佳的视觉效果,而且在FID和KID指标上分别平均下降了1.3和1.1,证明了SSC-GAN的有效性.
文献关键词：
图像风格转换;生成对抗网络;残差连接;注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
甘益波;谭智一;鲍秉坤
作者机构：
南京邮电大学通信与信息工程学院 南京 210000
文献出处：
引用格式：
[1]甘益波;谭智一;鲍秉坤-.联合图像域间和域内信息建模的图像风格转换)[J].计算机辅助设计与图形学学报,2022(10):1489-1496
A类：
vangh2photo,selfie2anime
B类：
图像域,信息建模,图像风格转换,转换算法,语义信息,SSC,GAN,残差连接,语义特征,增强模型,息差,注意力机制,转换任务,建模能力,加计,计算量,能取,极佳,视觉效果,FID,KID,生成对抗网络
AB值：
0.262449
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