10.3969/j.issn.1000-386x.2020.07.028
面向室内装饰的现代家居设计图像风格迁移研究
将图像风格迁移技术引入家居风格设计领域.传统图像风格迁移方法操作复杂且迁移效果很差,深度学习方法虽在效果上有了很大提高,但是迁移效果偏于艺术化而导致图像失真,而且在迁移过程中容易发生图像内容迁移错误.针对这些情况,基于图像梯度约束对家居设计的风格迁移进行研究.用图像分割技术将风格迁移局限在相同语义内容的区域;通过Gram矩阵计算纹理特征统计相关性为每个语义类别构造单独的风格损失;通过泊松图像编辑方法对风格化图像进行梯度约束.实验结果表明,该方法避免了出现迁移内容错误以及畸变且失真的问题,取得较好的迁移效果图,可以实际应用于室内装饰中.
室内装饰、深度学习、风格迁移、家居风格、泊松图像编辑
37
TP391(计算技术、计算机技术)
2020-07-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
170-175,245
