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首次行IVF-ET女性病耻感现状及其与自我同情、应对方式的关系
1
作者 刘兰香 邓云 +3 位作者 沈静 陈如意 陈倩倩 刘媛媛 《中国计划生育学杂志》 2026年第1期4-9,共6页
目的:调查首次行体外受精-胚胎移植(IVF-ET)女性病耻感现状并分析其与自我同情、应对方式的关系。方法:采取整群随机抽取2022年7月—2024年6月在本院首次接受IVF-ET的女性患者104例,采用一般资料调查问卷、女性不孕症病耻感量表(ISS)、... 目的:调查首次行体外受精-胚胎移植(IVF-ET)女性病耻感现状并分析其与自我同情、应对方式的关系。方法:采取整群随机抽取2022年7月—2024年6月在本院首次接受IVF-ET的女性患者104例,采用一般资料调查问卷、女性不孕症病耻感量表(ISS)、自我同情量表、医学应对方式问卷(MCMQ)进行调查,采用Pearson相关法分析首次IVF-ET女性病耻感与自我同情、应对方式的关系,采用多元逐步线性回归分析影响首次IVF-ET女性病耻感的相关因素。结果:首次IVF-ET女性的病耻感总得分69.25±3.66分,轻度病耻感占比34.6%、中度病耻感占比49.0%、重度病耻感占比16.4%。首次IVF-ET女性自我同情总得分为78.52±3.24分,应对方式面对、回避、屈服维度得分分别为19.11±1.41分、15.65±1.38分、12.14±1.30分。Pearson相关分析,首次IVF-ET女性病耻感总得分与自我同情总得分、应对方式中面对维度得分均呈负相关,与应对方式中回避、屈服维度得分呈正相关(均P<0.05)。多元线性回归分析,文化程度高中及以下、期望生育男孩、居住地农村、家庭人均月收入<5000元、生育压力主要来源丈夫或长辈、自我同情总得分低及应对方式各维度得分低是影响病耻感得分影响因素(P<0.05),该模型可解释病耻感总变异的57.9%。结论:本次调查的首次IVF-ET女性病耻感处于中等水平,且总得分与自我同情、应对方式密切相关,另外还受多种因素影响。因此,临床仍需重视首次IVF-ET女性的病耻感状况,通过针对性干预提升自我同情与应对方式,从而有效减低不孕及辅助生殖带来的病耻感。 展开更多
关键词 体外受精-胚胎移植 女性 病耻感 自我同情 应对方式 影响因素
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基于神经网络的图像风格迁移算法综述 被引量：2
2
作者 王伟 张静宜 +1 位作者 温玉辉 魏云超 《电子学报》 北大核心 2025年第5期1692-1712,共21页
风格迁移作为图像编辑领域的一个关键研究方向,在艺术创作等领域展现出广泛的应用前景.自Gat-ys等人提出使用深度卷积特征间相关性捕获纹理信息并基于此实现风格迁移后,大量基于神经网络的风格迁移算法不断涌现.近年来随着各式生成模型... 风格迁移作为图像编辑领域的一个关键研究方向,在艺术创作等领域展现出广泛的应用前景.自Gat-ys等人提出使用深度卷积特征间相关性捕获纹理信息并基于此实现风格迁移后,大量基于神经网络的风格迁移算法不断涌现.近年来随着各式生成模型的兴起,将生成对抗网络、扩散模型等生成模型引入风格迁移工作获得了新的关注.此外,图像-文本跨模态任务的突破使得文本引导条件下的图像风格迁移成为可能.本文对当前先进的研究方法进行分类和描述.具体地,依据引导条件差异,将现有方法划分为图像引导的图像风格迁移方法、文本引导的图像风格迁移方法;依据网络架构的不同,将现有方法细分为基于自编码器的方法、基于生成对抗网络的方法、基于扩散模型的方法以及基于其他模型架构的方法,对当前图像风格迁移技术的研究进行全面的综述与分析.随后,介绍了图像风格迁移任务的数据集和评价体系,并从定量与定性方面对部分最先进的图像风格迁移方法进行实验和比较.最后,讨论了当前图像风格迁移技术面临的挑战,并对未来研究方向提出了展望. 展开更多
关键词 图像风格迁移 神经网络 图像编辑 多模态任务 计算机视觉 深度学习
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基于风格迁移算法的苏州宋锦图案的数字化设计研究 被引量：1
3
作者 苏燕 刘畅 华佳 《包装工程》 北大核心 2025年第6期286-293,共8页
目的为了更好地保护与继承苏州宋锦的艺术特征,促进其创新,以苏州宋锦为研究对象,采用数字技术对其进行创新。利用数字技术,能够充分把握苏州宋锦的艺术特色,使其更符合时代发展的需要,以满足现代社会发展的需求和消费人群的需要。方法... 目的为了更好地保护与继承苏州宋锦的艺术特征,促进其创新,以苏州宋锦为研究对象,采用数字技术对其进行创新。利用数字技术,能够充分把握苏州宋锦的艺术特色,使其更符合时代发展的需要,以满足现代社会发展的需求和消费人群的需要。方法将风格迁移算法和形态文法相结合,进行苏州宋锦纹样数字化创新设计研究,并通过对算法模型的训练和多组比较试验,验证该方法的有效性。结果该算法能够准确捕捉宋锦图案的风格特征,并有效地将其应用于不同的设计场景中。结论基于风格迁移算法的苏州宋锦图案的数字化设计研究,不仅为苏州宋锦的数字化传承与创新提供了有力的技术支持,也为提高创造效率提供了支持与保障,并使文化和科学技术的结合成为可能。 展开更多
关键词 苏州宋锦 图案创新 数字化 形状语法 风格迁移算法
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服装风格迁移技术特征对设计师使用意愿的影响 被引量：2
4
作者 李浩 王硕 刘丽娴 《丝绸》 北大核心 2025年第8期80-90,共11页
服装风格迁移技术(CSTT)正在被广大中国服装企业所应用,为了了解设计师对该技术的使用意愿,文章以TAM模型与SOR模型为基础构建了包含准确性、高效性、审美性、兼容性、感知有用性、感知易用性、感知风险、使用意愿八个潜在变量的技术框... 服装风格迁移技术(CSTT)正在被广大中国服装企业所应用,为了了解设计师对该技术的使用意愿,文章以TAM模型与SOR模型为基础构建了包含准确性、高效性、审美性、兼容性、感知有用性、感知易用性、感知风险、使用意愿八个潜在变量的技术框架,并对464份调查数据进行分析。结果表明,高效性、兼容性与审美性显著正向可影响设计师的使用意愿,而准确性影响未达显著水平。此外,感知有用性、感知易用性与感知风险在这个过程中起到中介作用。该研究帮助企业管理者和技术开发者更好地了解设计师对服装风格迁移技术的期望,以便在改进设计工具和优化技术时提供决策支持。 展开更多
关键词 服装风格迁移技术 技术特征 技术接受模型 刺激-机体-反应模型 设计师 使用意愿
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中国式现代化视域下的产业备份共同体构建:必要性与路径 被引量：5
5
作者 王珏 《云南民族大学学报(哲学社会科学版)》 北大核心 2025年第2期94-103,共10页
国际形势复杂多变及不确定性日益增加,安全性成为各国经济发展的首要考量。然而,中国29个制造业大类90%集中在东部地区,产业备份严重不足。因此,随着中国式现代化加快推进,亟须加强产业备份,提速建立产业备份共同体,以提高产业安全和国... 国际形势复杂多变及不确定性日益增加,安全性成为各国经济发展的首要考量。然而,中国29个制造业大类90%集中在东部地区,产业备份严重不足。因此,随着中国式现代化加快推进,亟须加强产业备份,提速建立产业备份共同体,以提高产业安全和国家整体安全。从备份产业的选择与识别、备份地区的调整与布局、备份模式的突破与创新三维度的分析表明,可通过以下具体措施,推动在中西部地区备份关键产业并迅速形成产业备份共同体:一是基于数字安全以数据驱动为根基;二是基于务实落地以项目驱动为手段;三是基于双向激励探索“双飞地”模式;四是基于制度保障打造优质营商环境;五是基于互利共享实现机制协调。 展开更多
关键词 产业备份 产业备份共同体 产业转移 中国式现代化
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基于SD-LoRA模型的西兰卡普纹样智能生成研究
6
作者 吴卫 丁雨欣 李芷仪 《包装工程》 北大核心 2025年第16期360-371,430,共13页
目的传承保护和创新发展土家族非物质文化遗产--西兰卡普传统织锦工艺,助力解决传统手工艺风格复原难、图案创新效率低等问题。方法提出一种通过LoRA模型微调Stable Diffusion的智能生成方法,通过对西兰卡普图纹形象、构成布局、色彩运... 目的传承保护和创新发展土家族非物质文化遗产--西兰卡普传统织锦工艺,助力解决传统手工艺风格复原难、图案创新效率低等问题。方法提出一种通过LoRA模型微调Stable Diffusion的智能生成方法,通过对西兰卡普图纹形象、构成布局、色彩运用三大特征维度的深度解析,构建精标数据集,并利用LoRA模型对Stable Diffusion进行精准微调,以完成少样本风格迁移实验。结果通过艺术与技术的结合,不仅实现了西兰卡普风格的精确捕捉与复现,还完成了高质量图案的智能生成。结论在西兰卡普的特征提取与智能生成方面,通过现代设计方法与智能生成技术的深度融合,使其在顺应现代发展趋势、完成活态传承任务的同时,为同类研究提供了创新性的思路与方法。 展开更多
关键词 西兰卡普 Stable Diffusion LoRA 少样本风格迁移 智能生成
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风格迁移增强的机场目标检测方法研究
7
作者 王欣 李屹 +1 位作者 孟天宇 黄佳琪 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第5期146-154,共9页
在基于图像的目标检测中,机场是一类非常重要的目标,对其进行自动识别具有重要意义。针对一般检测算法难以使用复杂的近地航拍图像中边缘信息的问题,提出一种融合风格迁移增强边缘特征提取的目标检测算法。使用生成对抗网络抑制图像噪声... 在基于图像的目标检测中,机场是一类非常重要的目标,对其进行自动识别具有重要意义。针对一般检测算法难以使用复杂的近地航拍图像中边缘信息的问题,提出一种融合风格迁移增强边缘特征提取的目标检测算法。使用生成对抗网络抑制图像噪声,使用边缘检测算法突出图像边缘特征,将突出边缘信息的图像经由目标检测算法完成机场位置检测。在机场目标检测数据集实验中,结合所提出的边缘特征提取方法的目标检测算法相比原始目标检测算法有精度上的提升,其中结合该特征提取方法的YOLOv5算法的平均精度达到97.7%,验证了该特征提取方法对机场目标检测具有很好的效果。 展开更多
关键词 风格迁移 生成对抗网络 目标检测 机场检测 边缘增强
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基于邻近性语义感知的无监督文本风格迁移
8
作者 安俊秀 杨林旺 柳源 《计算机应用》 北大核心 2025年第4期1139-1147,共9页
针对离散词扰动和嵌入扰动方法中未充分考虑潜在空间词向量之间距离边界的问题,提出一种邻近性语义感知的对抗性自动编码器(SPAAE)方法。首先,采用对抗自动编码器作为底层模型;其次,根据词向量的邻近距离求得噪声向量概率分布的标准差;... 针对离散词扰动和嵌入扰动方法中未充分考虑潜在空间词向量之间距离边界的问题,提出一种邻近性语义感知的对抗性自动编码器(SPAAE)方法。首先,采用对抗自动编码器作为底层模型;其次,根据词向量的邻近距离求得噪声向量概率分布的标准差;最后,通过对概率分布进行随机采样,动态调整扰动参数,从而最大限度模糊自身语义且不影响其他词向量的语义。实验结果表明,与DAAE(DenoisingAdversarialAuto-Encoders)和EPAAE(Embedding Perturbed Adversarial Auto-Encoders)方法相比,所提方法在Yelp数据集上的自然流畅度分别提升了14.88%、15.65%;在Scitail数据集上的文本风格迁移(TST)的准确率分别提升了11.68%、6.45%;在Tenses数据集上的BLEU(BiLingual Evaluation Understudy)值分别提升了28.16%、26.17%。可见,SPAAE方法不仅在理论上提供了一种更精确的词向量扰动方式,而且在7个公开数据集上展示了它在不同风格迁移任务中的显著优势。特别是在网络舆论引导中,所提方法可以用于情感文本的风格迁移。 展开更多
关键词 文本风格迁移 语义感知 无监督学习 对抗学习 嵌入扰动 距离边界
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多尺度感知的单文本条件图像风格迁移
9
作者 贵向泉 李琪 +2 位作者 李立 张继续 张斌轩 《计算机技术与发展》 2025年第9期46-54,共9页
针对现有图像风格迁移方法生成图像质量不均匀、风格化效果不平衡等问题,提出一种基于CLIP的多尺度感知单文本条件融合的图像风格迁移模型─CLIP-TextFusion。该模型充分利用CLIP的文本─图像对齐能力,无需依赖目标风格图像,仅通过文本... 针对现有图像风格迁移方法生成图像质量不均匀、风格化效果不平衡等问题,提出一种基于CLIP的多尺度感知单文本条件融合的图像风格迁移模型─CLIP-TextFusion。该模型充分利用CLIP的文本─图像对齐能力,无需依赖目标风格图像,仅通过文本描述即可生成与目标风格匹配的图像。模型设计了特征提取与增强网络FENet,结合编码器、多尺度感知解码器以及通道注意力和空间注意力机制,动态调整特征权重和多尺度特征融合,实现内容图像细节的高效保留与风格纹理的精准传递。为进一步优化风格迁移效果,模型引入定向CLIP损失、多尺度感知损失、风格特征提取损失及对抗性损失,分别约束生成图像与文本描述的全局风格一致性、局部细节匹配度以及视觉真实性。实验结果表明,CLIP-TextFusion生成的图像风格鲜明、纹理细腻,在视觉效果和风格一致性上优于现有方法,能够广泛应用于艺术创作和个性化图像生成等领域。 展开更多
关键词 文本引导 图像风格迁移 CLIP模型 多尺度感知 特征提取与增强
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丝路物质文化东传的微观样本:正仓院藏8世纪花毡
10
作者 王丽 《丝绸》 北大核心 2025年第12期85-93,共9页
文章以正仓院藏8世纪花毡为研究对象,通过纹样分析与工艺考察,揭示其多元文化属性及丝绸之路物质文化交流特征。运用艺术史图像学方法结合考古标本比较分析表明:花毡主体团花、缠枝花等纹样与唐代典型装饰纹样高度契合,而半毡化片剪切... 文章以正仓院藏8世纪花毡为研究对象,通过纹样分析与工艺考察,揭示其多元文化属性及丝绸之路物质文化交流特征。运用艺术史图像学方法结合考古标本比较分析表明:花毡主体团花、缠枝花等纹样与唐代典型装饰纹样高度契合,而半毡化片剪切与底毡卷压毡化的核心工艺则承袭中亚传统。工艺分析显示,工匠通过几何形剪切与围拢技法实现生动的叶片与花瓣造型,既保持轮廓清晰度,又利用毡化渗透增强立体效果,其“物尽其用”的工艺智慧尤为突出。基于史料与工艺特征的综合研究,表明这些花毡可能系萨珊工匠在唐制作后传入日本。正仓院藏8世纪花毡材质、工艺与纹样所呈现出的多元文化特征,生动展现了8世纪欧亚文明通过丝绸之路实现的深层互动,既保留游牧制毡技艺基因,又完成对唐代纹样的创造性转化,在技术与审美双重维度上实现了艺术重构,成为丝路物质文化东传的典型个案。 展开更多
关键词 正仓院8世纪花毡 丝绸之路 图案风格 技术传播 设计转化 交流与互鉴
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基于VGGNet的图像风格迁移设计与实现
11
作者 李建生 《电脑与信息技术》 2025年第1期33-40,共8页
针对早期图像风格迁移过程复杂且只能应用于特定场景的问题,提出一种使用VGG网络模型实现图像慢速风格迁移和快速风格迁移的方法。基于VGG网络模型构造内容损失和风格损失函数,使用L-BFGS算法优化生成总损失度,在还原内容图片语义信息... 针对早期图像风格迁移过程复杂且只能应用于特定场景的问题,提出一种使用VGG网络模型实现图像慢速风格迁移和快速风格迁移的方法。基于VGG网络模型构造内容损失和风格损失函数,使用L-BFGS算法优化生成总损失度,在还原内容图片语义信息的同时,也还原风格图片的风格特色。在深度学习框架Py Torch的基础上使用Python建立风格迁移实验系统,进行慢速风格迁移和快速风格迁移实验,对生成的风格迁移图像进行综合评价。实验表明,该方法能有效实现不同风格类别图像的风格迁移,在选择合适的迭代次数和控制内容权重α与风格权重β比值情况下,能得到质量较佳的风格迁移图像;快速风格迁移能满足实时应用的需求。 展开更多
关键词 图像风格迁移 VGGNet PyTorch 深度学习
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基于语音识别的儿童Unity3D英语体感游戏设计与实现
12
作者 邓丽君 王涛 《微型电脑应用》 2025年第9期48-50,75,共4页
针对传统儿童英语学习模式的枯燥与机械性,将Kinect体感技术与Unity3D平台相融合,开发一款面向儿童的英语语音互动游戏系统。所提游戏系统旨在通过语音识别和互动体感动作技术,增强学习的主动性与趣味性,摆脱单一书本学习的束缚。通过... 针对传统儿童英语学习模式的枯燥与机械性,将Kinect体感技术与Unity3D平台相融合,开发一款面向儿童的英语语音互动游戏系统。所提游戏系统旨在通过语音识别和互动体感动作技术,增强学习的主动性与趣味性,摆脱单一书本学习的束缚。通过多种体感动作和语音互动,结合积极的反馈和奖励机制,吸引儿童积极参与。同时,运用Gatys方法对Unity3D场景中的自拍照片进行风格迁移处理,可以增添游戏的趣味性,让儿童在享受学习的同时,也能留下珍贵的油画风格回忆。 展开更多
关键词 语音识别 儿童游戏 英语互动游戏 风格迁移
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基于ComfyUI的服装效果图智能生成技术研究
13
作者 张晶暄 《丝网印刷》 2025年第20期54-56,共3页
利用Stable Diffusion XL(SDXL)、IP-Adapter、ControlNet等一系列扩散模型,以实现服装线稿的风格迁移和效果图人物的重绘与着装迁移。为绘画功底不足的服装设计爱好者与学习者提供一种风格稳定、效率较高的辅助创作手段。
关键词 ComfyUI 服装效果图 风格迁移
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基于风格迁移的柔性输尿管内窥镜图像深度估计 被引量：1
14
作者 辛运帏 尹晶晶 +3 位作者 赵煜 代煜 崔亮 殷小涛 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS 北大核心 2025年第1期47-55,共9页
输尿管内窥镜手术是目前针对肾结石的主流治疗方案,其外形细长、镜体柔软,能够灵活穿越人体自然腔道的内径狭窄的尿道和输尿管,检查视野范围更广,使医生能够更好地观察到病变区域.但一般的输尿管内窥镜仅配备单目摄像头进行配合手术操作... 输尿管内窥镜手术是目前针对肾结石的主流治疗方案,其外形细长、镜体柔软,能够灵活穿越人体自然腔道的内径狭窄的尿道和输尿管,检查视野范围更广,使医生能够更好地观察到病变区域.但一般的输尿管内窥镜仅配备单目摄像头进行配合手术操作,无法借助额外设备获取数据导致了其图像信息的匮乏;同时,相比于胃肠、鼻镜等手术场景,本研究的肾内场景在不具备公开数据集的同时,图像质量参差不齐,表面纹理细节不足,孔洞区域褶皱少,受模糊反光等干扰大,都易使深度估计受到影响针对以上问题,提出了一种基于改进风格迁移模型的深度估计方法.该方法首先根据术前CT图像重建肾脏内部腔道模型并提取中心路径,将虚拟内窥镜的摄像头设置在插值后的路径点上,构建了虚拟内窥镜漫游图像与深度估计图像一一对应的数据集,并基于此数据集训练了一个深度估计模型;随后,使用添加高效通道注意力(ECA)模块的改进风格迁移模型,将真实内窥镜图像域迁移至虚拟内窥镜图像域;最后,再将经由风格迁移产生的虚拟内窥镜图像送入上述训练得来的深度估计模型中,最终实现真实内窥镜图像的深度估计.所提方法的可行性及有效性在输尿管钬激光碎石术的图像中得到验证. 展开更多
关键词 深度估计 风格迁移 注意力机制 深度学习
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融合CBAM注意力机制的敦煌壁画风格迁移
15
作者 贵向泉 曹磊 李立 《计算机系统应用》 2025年第4期276-285,共10页
敦煌壁画是人类世界文明史中耀眼的瑰宝.然而,现有对敦煌壁画的算法研究主要集中在壁画修复方面,很少有针对敦煌壁画的色彩风格迁移研究.因此,提出一种基于循环生成对抗网络的融合CBAM注意力机制的敦煌壁画风格迁移方法.通过提取输入图... 敦煌壁画是人类世界文明史中耀眼的瑰宝.然而,现有对敦煌壁画的算法研究主要集中在壁画修复方面,很少有针对敦煌壁画的色彩风格迁移研究.因此,提出一种基于循环生成对抗网络的融合CBAM注意力机制的敦煌壁画风格迁移方法.通过提取输入图像的特征,将其输入到添加CBAM注意力机制的生成器中,应用注意力机制提升重点区域的风格迁移效果,抑制边界伪影的产生;为了更好地保留图像内容的结构信息,在下采样区和上采样区之间添加了残差网络模块;并且在损失函数中加入色彩损失,约束模型提高生成图像的风格化效果.通过自建的敦煌壁画数据集上进行的实验验证,所提出的模型在敦煌壁画艺术风格迁移任务中展现出了相较于现有方法的优越性.该模型能够生成视觉效果更为卓越、艺术韵味更为浓厚的敦煌壁画风格化图像,为敦煌壁画的创新研究提供了新思路. 展开更多
关键词 风格迁移 循环生成对抗网络 CBAM注意力机制 敦煌壁画
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基于灰关联与风格迁移的游牧民族柳编家具设计
16
作者 阿如娜 吉日木图 《设计》 2025年第7期1-5,共5页
为解决器物纹样创新时对原民族文化内涵损失率较高的问题,提出依照基于原器物文化本源与设计因子间构建关联模型的方法。首先,利用CGM模型构建各层级设计基元,其次,通过灰关联分析计算各层级基元中的单元与原器物纹样的关联度并进行权... 为解决器物纹样创新时对原民族文化内涵损失率较高的问题,提出依照基于原器物文化本源与设计因子间构建关联模型的方法。首先,利用CGM模型构建各层级设计基元,其次,通过灰关联分析计算各层级基元中的单元与原器物纹样的关联度并进行权重计算,最后,利用人工智能程序进行风格迁移。生成了新的纹样,并将其应用于家具设计中验证了其适配与可行性。该方法可较为清晰地计算出设计因子与原纹样间的关联度,在大幅提升设计效率的同时融入现代审美倾向,为民族艺术的当代价值营建及其传承路径拓展提供新的思路与借鉴。 展开更多
关键词 灰色关联分析 蒙古族柳编纹样 风格迁移算法 民族艺术传承 家具设计
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SN-CLPGAN:基于谱归一化的中国传统山水画风格迁移方法 被引量：2
17
作者 胡琦瑶 刘乾龙 +3 位作者 彭先霖 张翔 彭盛霖 范建平 《西北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期63-74,共12页
中国传统山水画的风格迁移为文化遗产数字化保护与传承提供了新的路径,近年来,深度学习技术已实现了不同图像间的风格迁移,并展现出栩栩如生的效果。中国传统山水画的风格迁移旨在继承中国古代画家独特的绘画技巧,但存在3个缺陷:①缺乏... 中国传统山水画的风格迁移为文化遗产数字化保护与传承提供了新的路径,近年来,深度学习技术已实现了不同图像间的风格迁移,并展现出栩栩如生的效果。中国传统山水画的风格迁移旨在继承中国古代画家独特的绘画技巧,但存在3个缺陷:①缺乏高质量的中国传统山水画图像数据集;②忽略了中国传统山水画特有的技法和笔墨细节;③风格迁移效果与真实山水画有所差距。为了弥补上述缺陷,首先,创建了一个基于风格迁移的中国传统山水画数据集STCLP,包含4281幅高质量的中国山水画以及自然景观图像,并提出了一种基于谱归一化的中国山水画风格迁移方法SN-CLPGAN。其次,提出了在生成器中使用融合反射填充层的残差稠密块(residual-in-residual dense block,RRDB)学习中国山水画独特的笔触和技法。接着,引入了多尺度结构相似性指数测量(multi-scale structural similarity index measure,MS-SSIM)损失以减少2幅图像之间的像素差异,使生成图像更接近传统绘画的色彩和颜料。最后,采用了融合谱归一化(spectral normalization,SN)的U-Net判别器增强图像纹理细节,并确保了模型训练过程的稳定性。大量实验验证了提出的方法在中国传统山水画风格迁移任务中的有效性和先进性。 展开更多
关键词 风格迁移 人工智能艺术 中国传统山水画 生成对抗网络
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基于ViT语义指导与结构感知增强的艺术风格迁移 被引量：1
18
作者 潘书煜 赵征鹏 +3 位作者 阳秋霞 普园媛 谷金晶 徐丹 《计算机学报》 北大核心 2025年第9期2131-2158,共28页
艺术风格迁移是计算机视觉领域一个长期的研究热点,该任务旨在将参考风格图像的艺术风格迁移到内容图像中,同时保持内容图像的语义结构不变。目前基于深度学习的艺术风格迁移方法依然面临一项主要挑战:现有方法在迁移过程中无法很好地... 艺术风格迁移是计算机视觉领域一个长期的研究热点,该任务旨在将参考风格图像的艺术风格迁移到内容图像中,同时保持内容图像的语义结构不变。目前基于深度学习的艺术风格迁移方法依然面临一项主要挑战:现有方法在迁移过程中无法很好地保持内容域到风格域的语义结构跨域一致性,从而导致风格化结果的内容保真度低、风格化不一致。针对以上问题,本文提出了一种基于ViT(Vision Transformer)语义指导与结构感知增强的艺术风格迁移方法。首先,利用预训练的DINO-ViT模型在内容域和风格域建立强大且一致的内容结构表示,并设计了两种损失函数:(1)DINO keys自相似性的语义结构损失,以保持内容源的跨域一致性;(2)DINO特征空间的知识蒸馏损失,以提升编码器的特征提取能力。其次,为进一步增强模型的结构感知能力,提出了基于拉普拉斯算子的空间结构损失和基于小波变换的频域纹理损失,从空间域和频率域两方面增强了对边缘轮廓与细致纹理的约束。在通用数据集MS COCO和WikiArt上的定性与定量结果表明,本文方法不仅可以产生内容保真度高、风格化一致的结果,还能推广应用于现有方法以进一步改善生成结果的视觉质量。其中,与基线方法CAP-VST相比,本文方法的SSIM值提升0.079,CLIP-IQA值提升0.024,LPIPS值小0.096,Content Loss值小1.035;将本文方法应用于其他现有方法后,SSIM值最优提升0.135,CLIP-IQA值最优提升0.011,LPIPS值最优小0.108,Content Loss值最优小1.244,证明了本文方法在艺术风格迁移任务中的有效性与灵活性。 展开更多
关键词 艺术风格迁移 Vision Transformer 知识蒸馏 结构感知 拉普拉斯算子 小波变换
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复合因素影响下嫌疑人发型变化的深度模拟 被引量：2
19
作者 刘耀晖 孙鹏 +3 位作者 郎宇博 沈喆 孙德廷 宋强 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第3期955-960,共6页
年龄、伪装等复合因素影响下,命案积案中嫌疑人的相貌、发型等体貌特征变化具有明显的不确定性。针对上述问题,提出双重风格迁移生成对抗网络(dual style transfer generative adversarial network,DstGAN)对人像发型变化进行模拟。首先... 年龄、伪装等复合因素影响下,命案积案中嫌疑人的相貌、发型等体貌特征变化具有明显的不确定性。针对上述问题,提出双重风格迁移生成对抗网络(dual style transfer generative adversarial network,DstGAN)对人像发型变化进行模拟。首先,设计了双重StyleGAN生成器,借助人像年龄化模型,将人像年龄化信息与发型变化相结合,提高客观因素影响下发型模拟结果的真实度。其次,引入BiSeNET算法对输入人像及其目标发型进行语义分割后得到目标人像语义图,并在FS潜在空间中利用交叉熵损失函数约束GAN逆映射生成的语义图,与模拟后的语义图实现语义对齐,避免出现非自然融合现象。最后,为进一步扩充发型变化种类,通过在RM潜在空间中对发型向量进行编辑,修改输入人像发型所包含的语义属性,实现对于光头等特殊发型的模拟。DstGAN与一些经典发型变化模型相比,更加有效地保证了人脸身份特征的一致性,更加平滑地实现发型与面部边缘的过渡。同时DstGAN在PSNR、SSIM等指标评价的结果中,相比于经典发型变化模型,均取得最为优异的客观评分,表明DstGAN模拟发型变化的人像清晰度更高、感知质量更优、皮肤纹理更真实。 展开更多
关键词 命案积案 发型变化 风格迁移 BiSeNET算法 语义编辑
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融合图像分割与风格迁移的文物数字拓片技术探索 被引量：1
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作者 吴广 王云香 +1 位作者 刘礼 杨平恒 《西南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期224-235,共12页
随着文化遗产数字化需求的不断增长,传统手工拓片技术因存在潜在风险、操作复杂以及保存不便等问题,已难以满足现代文物保护与展示的高标准要求。全新数字拓片技术凭借其高效、安全的特性,在文化遗产保护领域展现出显著的应用价值,为文... 随着文化遗产数字化需求的不断增长,传统手工拓片技术因存在潜在风险、操作复杂以及保存不便等问题,已难以满足现代文物保护与展示的高标准要求。全新数字拓片技术凭借其高效、安全的特性,在文化遗产保护领域展现出显著的应用价值,为文物信息的数字化呈现提供了全新路径。为提升数字拓片的生成质量与效率,提出了一种基于图像分割与风格迁移的创新方法。该方法通过结合Segment Anything Model(SAM)的精准图像分割技术和基于深度学习的文物数字拓片风格迁移网络,实现了文物内容与拓片风格的高度融合。具体而言,SAM模型凭借其强大的泛化能力和Prompt-based交互式分割能力,能够快速准确地分割出文物图像中的目标对象。在文物数字拓片风格迁移方面,采用基于深度学习的卷积神经网络(CNN)架构,通过训练神经网络学习特定拓片风格的特征,将这些特征应用到目标图像上,从而生成具有类似风格的数字拓片图像。技术架构采用编码器-解码器设计,并引入拓片风格注意力模块,同时利用细节保留损失函数优化模型训练,确保生成的数字拓片既能保留文物的细节特征,又能精准再现传统拓片的风格特质。实验结果表明,该技术显著提高了自动化水平,能够快速生成高质量的数字拓片。与传统图像处理和三维重构技术相比,该方法无接触式操作避免了对文物的物理损害,同时在细节保留和风格一致性方面取得良好平衡,具有大规模应用的潜力,并降低了总体成本。 展开更多
关键词 数字拓片技术 文化遗产保护 图像分割 风格迁移
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