【摘 要】
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近些年来,深度学习技术备受瞩目,在计算机视觉、自然语言处理等各个计算机技术领域大放异彩,取得了超越传统方法的效果。图像的重建与生成是计算机视觉领域重要的研究方向之一。图像重建（Image Reconstruction）旨在通过低层次稀疏的语义信息,通过各种手段去还原获得原始的高层次丰富的图像信息。无论在艺术领域的AI辅助绘图,工业设计领域的原型快速批量生成,还是在刑侦领域的嫌疑人肖像重建,图像重建
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近些年来,深度学习技术备受瞩目,在计算机视觉、自然语言处理等各个计算机技术领域大放异彩,取得了超越传统方法的效果。图像的重建与生成是计算机视觉领域重要的研究方向之一。图像重建（Image Reconstruction）旨在通过低层次稀疏的语义信息,通过各种手段去还原获得原始的高层次丰富的图像信息。无论在艺术领域的AI辅助绘图,工业设计领域的原型快速批量生成,还是在刑侦领域的嫌疑人肖像重建,图像重建技术都有着广泛的应用前景。最近几年,基于生成对抗网络（GAN）框架的图像翻译模型在解决图像重建任务上取得了一定的进展。然而,还原可控性差与图像高频细节信息的缺失这两大问题依然无法很好地得到解决。为了克服这两个问题,本文提出并使用了动态超参数混淆技术与渐进式架构技术,实现了渐进式图像重建模型PI-REC。具体来说,动态超参数混淆技术采用传统图像算法,将信息抽取出来作为显式输入,并结合超参数混淆模块,使PI-REC模型在输入条件的可控性上有了大幅度提升。而渐进式架构技术赋予了PI-REC模型训练架构与网络模型的渐进化能力,确保模型生成的图像细节具有高保真度。为了验证模型的重建能力,本文分别在三种数据集上进行训练,并进行了消融实验、定性评估实验与定量评估实验。消融实验证明了本文提出动态超参数混淆技术与渐进式架构技术的优越性与必要性。定性实验结果表明PI-REC模型能应对各式各样复杂的图像需求,在重建细节能力、可解释性和可控性上,都比以往的模型有了较大的能力提升。在定量实验部分本文使用了若干定量评估指标,论证了PI-REC模型的重建图像拥有最佳的真实度和准确度。
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