【摘 要】
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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
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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
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