【摘 要】
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针对已有的动漫人物头像生成方法中生成结果的多样性较差,且难以准确地按照用户想法按类生成或按局部细节生成的问题,基于含辅助分类器的对抗生成网络(ACGAN),结合互信息理论、多尺度判别等提出了一种改进模型LMV-ACGAN(Latent label attached Multi scale ACGAN with improved VGG mode),用于动漫人物头像的生成。文中设计的模型主要包括特征
【基金项目】
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江苏省自然科学基金(BK20141195),江苏高校优势学科建设工程
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针对已有的动漫人物头像生成方法中生成结果的多样性较差,且难以准确地按照用户想法按类生成或按局部细节生成的问题,基于含辅助分类器的对抗生成网络(ACGAN),结合互信息理论、多尺度判别等提出了一种改进模型LMV-ACGAN(Latent label attached Multi scale ACGAN with improved VGG mode),用于动漫人物头像的生成。文中设计的模型主要包括特征整合的反卷积生成器,多尺度特征提取器以及真假、类别、隐参数,还原3个全连接神经网络。对于网络结构,所提模
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