【摘 要】
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水墨是我国独有的绘画形式,继承并发扬了中国的传统文化,表达了中国审美.现有水墨动画风格迁移算法普遍存在数据集不足、风格化结果质量不佳、生成动画闪烁等问题.本文提出一种新的基于生成对抗网络的水墨动画电影风格化方法,实现水墨动画视频序列风格迁移,很好地辅助艺术创作.利用基于patch的训练方式,通过关键帧的学习,克服数据集不足的问题.以生成对抗网络为框架,加入深度视频先验算法解决生成动画闪烁的问题.对Texler的小样本风格迁移方法和本文的风格迁移方法进行了分析比较,并以PSNR和SSIM作为评价指标.实验结
【机 构】
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上海大学上海电影学院,上海 200072
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水墨是我国独有的绘画形式,继承并发扬了中国的传统文化,表达了中国审美.现有水墨动画风格迁移算法普遍存在数据集不足、风格化结果质量不佳、生成动画闪烁等问题.本文提出一种新的基于生成对抗网络的水墨动画电影风格化方法,实现水墨动画视频序列风格迁移,很好地辅助艺术创作.利用基于patch的训练方式,通过关键帧的学习,克服数据集不足的问题.以生成对抗网络为框架,加入深度视频先验算法解决生成动画闪烁的问题.对Texler的小样本风格迁移方法和本文的风格迁移方法进行了分析比较,并以PSNR和SSIM作为评价指标.实验结果表明,本文方法能够有效地将关键帧的风格迁移至整个视频,产生更好的视觉效果.
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