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基于全局与局部风格化约束的传统纹样生成算法研究与系统实现

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基于全局与局部风格化约束的传统纹样生成算法研究与系统实现
论文目录
 
摘要第1-7页
abstract第7-11页
第一章 绪论第11-18页
 1.1 研究背景及意义第11-12页
 1.2 国内外研究现状第12-16页
  1.2.1 传统纹样的研究第12-13页
  1.2.2 传统的图像生成方法第13-14页
  1.2.3 基于深度学习的图像生成方法第14-16页
 1.3 论文主要内容第16-17页
 1.4 章节安排第17页
 1.5 本章小结第17-18页
第二章 相关技术研究第18-27页
 2.1 图像经典生成方法第18-19页
 2.2 GAN第19-22页
  2.2.1 原理第19-20页
  2.2.2 GAN的发展第20-22页
 2.3 风格迁移第22-26页
  2.3.1 风格表示第22-23页
  2.3.2 VGG网络第23-25页
  2.3.3 风格迁移学习第25-26页
 2.4 本章小结第26-27页
第三章 基于空间敏感型对抗网络的传统纹样原真生成第27-42页
 3.1 纹样原真生成需求分析第27-29页
 3.2 空间敏感型生成式对抗网络第29-33页
  3.2.1 网络架构第30-32页
  3.2.2 损失函数第32-33页
 3.3 算法仿真实验与分析第33-40页
  3.3.1 仿真实验环境第33-34页
  3.3.2 分析与对比第34-40页
 3.4 本章小结第40-42页
第四章 基于全局和局部风格化约束的传统纹样生成第42-50页
 4.1 基于风格迁移的纹样图像生成方法第42-43页
 4.2 基于全局与局部风格化约束的传统纹样生成方法第43-45页
 4.3 算法描述第45-46页
 4.4 仿真实验与分析第46-49页
  4.4.1 仿真实验环境第46-47页
  4.4.2 分析与对比第47-49页
 4.5 本章小结第49-50页
第五章 传统纹样生成系统设计与实现第50-59页
 5.1 系统需求分析第50页
 5.2 系统总体设计第50-51页
 5.3 系统模块设计第51-53页
  5.3.1 传统纹样原真生成模块设计第51-52页
  5.3.2 传统纹样风格化生成模块设计第52-53页
 5.4 系统界面设计第53页
 5.5 系统测试第53-58页
 5.6 本章小结第58-59页
第六章 总结与展望第59-61页
 6.1 工作总结第59-60页
 6.2 工作展望第60-61页
参考文献第61-69页
致谢第69-70页
攻读学位期间取得的研究成果第70页

本篇论文共70页,点击这进入下载页面
 
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