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可控多重纹理扩展合成与迁移

李二强  陈凯健  周漾  
【摘要】:针对当前单一纹理扩展模型应用于多重纹理扩展存在模式崩溃及用户无法控制输出的纹理模式或风格等问题,提出一种新的适用于多重纹理扩展合成与迁移的网络.首先,通过在生成对抗网络判别训练中,增加分类训练,使判别器在区分生成数据和真实数据的同时,还能进一步正确识别输入纹理来自哪一张训练图像,从而改善模式崩溃问题.其次,为达到纹理迁移中用户对纹理模式的控制,将生成器修改为双流数据输入,其中一流提供结构引导特征,另一流提供纹理模式特征,融合两种特征后解码生成最终的纹理图像.实验结果表明,该多重纹理扩展模型不仅用一个网络就能正确学习到多张纹理图像的纹理模式,且训练好的模型还具有更好的、可控的纹理迁移功能.

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