一个快速动态风格传递算法

• 作者: 吴凌琛
• 来源期刊: 福建电脑
• 学科: 工学
• 关键词: 风格传递 双流卷积神经网络 快速动态风格传递 前馈神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 1-5
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3489字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16707/j.cnki.fjpc.2019.09.001

摘要

与传统风格传递任务不同,动态风格传递是将动态图像序列的周期性变化特征传递到静态目标图像上,生成具有相似变化特征的新动态图像序列.然而利用现有的方法进行动态风格传递需要消耗大量的时间.为了改善此问题,本文提出一种基于双流卷积网络的快速动态风格传递算法.本文借鉴已有的动态风格传递方法,在双流卷积神经网络的基础上,增加了一个针对特定动态风格预训练的前馈神经网络来快速获得动态风格传递的可行解.实验结果表明,相较于其它同类算法,本文算法在保持同等传递效果的同时提升了传递速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴凌琛	福州大学数学与计算机科学学院	1	0	0.0	0.0