【摘 要】
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在深度学习中,数据是三大核心要素之一。尤其在某些领域,数据的稀有、人工标注造成大量人力的浪费、数据好坏对产出结果的影响,都显现出数据的重要性。鉴于在动漫领域中,人物的制作需要花费大量的人力和时间,所以从动漫头像出发,基于生成对抗网络,结合编码器、残差网络、解码器,经过编码器改变图像的维度,最后利用解码器将提取到的特征数据生成近似于原始图像的数据集。生成对抗网络本身固有的缺点会导致最后的效果并不是很
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在深度学习中,数据是三大核心要素之一。尤其在某些领域,数据的稀有、人工标注造成大量人力的浪费、数据好坏对产出结果的影响,都显现出数据的重要性。鉴于在动漫领域中,人物的制作需要花费大量的人力和时间,所以从动漫头像出发,基于生成对抗网络,结合编码器、残差网络、解码器,经过编码器改变图像的维度,最后利用解码器将提取到的特征数据生成近似于原始图像的数据集。生成对抗网络本身固有的缺点会导致最后的效果并不是很好,于是尝试对生成对抗网络进行深度卷积的改进,再加上WGAN的梯度惩罚思想来优化自编码器基础上的生成对抗网络。
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