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题名基于生成对抗网络的水墨动画电影风格化方法
被引量：1
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作者
黄东晋
李娜
俞乐洋
刘金华
丁友东
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机构
上海大学上海电影学院
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出处
《现代电影技术》
2022年第3期21-28,11,共9页
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基金
上海市自然科学基金项目《基于流体动力学的血管造影建模与仿真》(19ZR1419100)
上海市人才发展资金项目(2021016)。
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文摘
水墨是我国独有的绘画形式,继承并发扬了中国的传统文化,表达了中国审美。现有水墨动画风格迁移算法普遍存在数据集不足、风格化结果质量不佳、生成动画闪烁等问题。本文提出一种新的基于生成对抗网络的水墨动画电影风格化方法,实现水墨动画视频序列风格迁移,很好地辅助艺术创作。利用基于patch的训练方式,通过关键帧的学习,克服数据集不足的问题。以生成对抗网络为框架,加入深度视频先验算法解决生成动画闪烁的问题。对Texler的小样本风格迁移方法和本文的风格迁移方法进行了分析比较,并以PSNR和SSIM作为评价指标。实验结果表明,本文方法能够有效地将关键帧的风格迁移至整个视频,产生更好的视觉效果。
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关键词
水墨动画
风格迁移
生成对抗网络
关键帧学习
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Keywords
Ink animation
Style transfer
Generative adversarial networks
Keyframe-based learning
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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