【摘 要】
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在漫画制作过程中，以卡通风格手绘这些现实场景是非常费时费力的，现有的绘图软件只能绘出具有特定特征的图片，所以利用机器学习将漫画家的绘画风格迁移到一张现实图片中，具有很大的现实意义。本文在VGG生成对抗网络的基础上，提出了一种改进的基于残差网络的生成对抗网络漫画风格迁移的图片生成技术，用于图片特征提取及图片生成，使具有漫画家卡通风格的特征迁移到现实图片中，和VGG生成对抗网络相比，在一定程度上缓解了
【基金项目】
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国家自然科学基金（61561053）；
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在漫画制作过程中，以卡通风格手绘这些现实场景是非常费时费力的，现有的绘图软件只能绘出具有特定特征的图片，所以利用机器学习将漫画家的绘画风格迁移到一张现实图片中，具有很大的现实意义。本文在VGG生成对抗网络的基础上，提出了一种改进的基于残差网络的生成对抗网络漫画风格迁移的图片生成技术，用于图片特征提取及图片生成，使具有漫画家卡通风格的特征迁移到现实图片中，和VGG生成对抗网络相比，在一定程度上缓解了梯度消失、过拟合等问题。实验表明，相较于VGG生成对抗网络，改进后的模型在图像特征提取及生成都表现了更好的性能。
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