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基于创意序列学习的艺术风格学习与绘制系统

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【作者】 谢宁赵婷婷杨阳魏琴Heng Tao SHEN

【Author】 XIE Ning;ZHAO Ting-Ting;YANG Yang;WEI Qin;Heng Tao SHEN;Center for Future Media, University of Electronic Science and Technology of China;School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China;School of Computer Science and Information Engineering, Tianjin University of Science and Technology;Guizhou Provincial Key Laboratory of Public Big Data (Guizhou University);

【机构】 电子科技大学未来媒体研究中心电子科技大学计算机科学与工程学院天津科技大学计算机科学与信息工程学院贵州省公共大数据重点实验室(贵州大学)

【摘要】 在众多传统艺术绘画形式中,笔触是被现代计算机绘画工具(GIMP、Photoshop和Painter)普遍采用的形式之一.创新性地提出了服务于非真实感渲染AI辅助艺术创作系统(A4).系统能够实现自动生成特定艺术家风格的笔触效果.该系统在强化学习框架下,主要进行以下研究工作:(1)提出基于PGPE的正则化策略学习方法以提高风格学习过程的稳定性;(2)利用IRL(inverse reinforcement learning)算法实现了艺术风格行为的模型化及其数字化保护方法.实验结果表明,所提方法行之有效地实现了针对具体个性风格的照片水墨画艺术风格转化.

【基金】 国家自然科学基金(61602088,61572108,61632007);中央高校基本科研业务费(ZYGX2016J212,ZYGX2014Z007,ZYGX2015J055);国家重点基础研究发展计划(973)(2015CB856000)~~
【所属期刊栏目】 多媒体大数据处理与分析专题 (2018年04期)
  • 【DOI】10.13328/j.cnki.jos.005414
  • 【分类号】TP181;TP391.41
  • 【下载频次】82
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