【摘 要】
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绘画风格的多样性为构建艺术形象提供了丰富的视觉信息。为解决风格迁移的色彩单一性和色彩溢出问题,提出一种基于深度学习的图像多风格融合算法。该算法利用预训练的VGG19Net提取网络各层特征,将内容图与多个风格图进行分离重组,构建了新的风格损失函数,并将多个风格特点融合,得到新的艺术风格图片。实验结果表明,多风格融合的新图片中包含多种单风格信息,使转换后的新图片拥有更丰富的视觉信息。基于深度学习的图像
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(11561034),云南省教育厅基金项目(KKJB201707008)。
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绘画风格的多样性为构建艺术形象提供了丰富的视觉信息。为解决风格迁移的色彩单一性和色彩溢出问题,提出一种基于深度学习的图像多风格融合算法。该算法利用预训练的VGG19Net提取网络各层特征,将内容图与多个风格图进行分离重组,构建了新的风格损失函数,并将多个风格特点融合,得到新的艺术风格图片。实验结果表明,多风格融合的新图片中包含多种单风格信息,使转换后的新图片拥有更丰富的视觉信息。基于深度学习的图像多风格融合算法构建了更加丰富的视觉信息,为新的艺术创作提供了参考。
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