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基于深度学习的动漫风格迁移研究综述
文献摘要：
图像动漫化技术的发展对我国动漫产业影响巨大.目前基于深度学习的动漫风格迁移研究是一项热门的研究方向,相关算法层出不穷.文章对动漫风格迁移领域现有的主流方法和代表性工作进行了归纳和讨论,分析了该领域所使用的主要深度神经网络模型,并按照动漫风格迁移方法所解决的不同实际问题,将其归纳为风景动漫迁移、人像动漫迁移和视频帧动漫迁移三类并对每个类别进行了分析和讨论,最后总结了基于深度学习的动漫风格迁移目前存在的问题和未来研究方向.
文献关键词：
深度学习;动漫风格迁移;生成对抗网络;迁移学习;卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
聂雄锋;王俊英;江曙;陈晗晗
作者机构：
三峡大学计算机与信息学院,湖北宜昌443002
文献出处：
引用格式：
[1]聂雄锋;王俊英;江曙;陈晗晗-.基于深度学习的动漫风格迁移研究综述)[J].长江信息通信,2022(02):37-39
A类：
动漫风格迁移,图像动漫化
B类：
迁移研究,动漫产业,产业影响,主流方法,深度神经网络模型,人像,视频帧,未来研究方向,生成对抗网络,迁移学习
AB值：
0.117283
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