基于深度学习的图像生成技术研究与应用

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基于深度学习的图像生成技术研究与应用

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基于深度学习的图像生成技术研究与应用

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-9页
第一章绪论	第9-17页
1.1 研究工作的背景与意义	第9-10页
1.2 国内外研究历史与现状	第10-15页
1.2.1 显式密度模型	第11-14页
1.2.1.1 可行显示模型	第12-13页
1.2.1.2 需要近似计算的显示模型	第13-14页
1.2.2 隐式密度模型	第14-15页
1.3 本文的主要贡献与创新	第15页
1.4 本论文的结构安排	第15-17页
第二章基于深度学习的图像生成模型	第17-28页
2.1 深度置信网络	第17-19页
2.1.1 玻尔兹曼机	第17页
2.1.2 受限玻尔兹曼机	第17-19页
2.1.3 深度置信网络	第19页
2.2 变分自编码器	第19-25页
2.2.1 隐变量模型	第19-20页
2.2.2 变分自编码器	第20-23页
2.2.3 条件变分自编码器	第23-24页
2.2.4 beta变分自编码器	第24-25页
2.3 生成式对抗网络	第25-27页
2.3.1 生成式对抗网络	第25-27页
2.3.2 条件生成式对抗网络	第27页
2.4 本章小结	第27-28页
第三章基于分解表达的自然图片生成	第28-46页
3.1 表达学习	第28-30页
3.1.1 表达的质量评判标准	第28-30页
3.1.1.1 解开的	第29页
3.1.1.2 可解释的	第29页
3.1.1.3 有效的	第29-30页
3.1.1.4 可重复使用的	第30页
3.1.1.5 紧凑的	第30页
3.2 多任务变分自编码器	第30-34页
3.3 数据及其预处理	第34-35页
3.4 模型搭建	第35-36页
3.5 训练细节	第36-37页
3.6 实验结果及分析	第37-45页
3.6.1 视觉属性到自然图片生成	第37-38页
3.6.2 变量控制	第38-44页
3.6.3 图片转换	第44-45页
3.7 本章小结	第45-46页
第四章属性可控的人脸简笔画到人脸照片合成	第46-65页
4.1 人脸素描到照片合成	第46-48页
4.2 属性可控的人脸简笔画到人脸照片合成	第48-62页
4.2.1 方法介绍	第50-51页
4.2.2 数据及其预处理	第51-52页
4.2.3 模型搭建	第52-53页
4.2.4 训练细节	第53-54页
4.2.5 实验结果及分析	第54-62页
4.2.5.1 简笔画的作用	第54-56页
4.2.5.2 无关变量的作用	第56页
4.2.5.3 属性变量的作用	第56-57页
4.2.5.4 目标风格人脸照片合成	第57-62页
4.2.5.5 在真实手绘简笔画上的结果	第62页
4.3 本章小结	第62-65页
第五章全文总结与展望	第65-67页
5.1 全文总结	第65-66页
5.2 后续工作展望	第66-67页
致谢	第67-69页
参考文献	第69-75页
攻硕期间取得的研究成果	第75页

本篇论文共75页，点击这进入下载页面。

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