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摘要:
随着深度学习浪潮的到来,图像领域获得了革命性的突破与发展,作为图像领域的重要组成部分,图像风格迁移技术也开始了新的篇章。生成对抗网络(Generative Adversarial Networks)作为图像风格迁移的一种新技术,对该领域带来了革命性的改变。该文针对非真实感绘制领域,分别对该领域内各种具有代表性的方法进行介绍,并给出相关的实验结果。同时重点介绍了生成对抗网络以及其相关分支并给出工业界的一些相关应用,最后对非真实感绘制技术的发展趋势进行展望。
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 非真实感绘制技术的发展综述
来源期刊 电脑知识与技术:学术交流 学科 工学
关键词 生成对抗网络 图片抽象 图片融合
年,卷(期) 2018,(12Z) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 188-190
页数 3页 分类号 TP391.41
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研究主题发展历程
节点文献
生成对抗网络
图片抽象
图片融合
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研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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