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124 / 2022-10-12 22:16:23
基于生成对抗网络的风格迁移算法综述
动画与场景设计
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张跃 / 北京工商大学
传统的风格迁移方法主要关注于艺术风格的传递，近些年来风格迁移领域的发展开始向医疗、工业以及文学等多领域延伸。目前风格迁移算法中备受关注的是基于生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）的方法，本文从GANs网络角度出发，对基于卷积神经网络的风格迁移算法进行了总结和分析。回顾了从传统的风格迁移算法到基于卷积神经网络的风格迁移算法的发展历程，探讨了相关算法的效果评估和应用价值，展望了基于生成对抗网络的风格迁移算法的未来研究方向和挑战。

 
重要日期

  • 会议日期

    11月18日

    2022

    至

    11月20日

    2022

  • 10月25日 2022

    初稿截稿日期

  • 11月20日 2022

    终稿截稿日期

  • 11月21日 2022

    注册截止日期

主办单位
中国仿真学会
中国图象图形学会
中国计算机学会
承办单位
北京航空航天大学云南研究院
云南大学
云南艺术学院
昆明理工大学
协办单位
虚拟现实技术与系统国家重点实验室（北京航空航天大学）
北京市混合现实与新型显示工程技术研究中心（北京理工大学）
计算机辅助设计与图形学国家重点实验室（浙江大学）
文旅部闽台非遗文化数字化保护与智能处理文化和旅游部重点实验室（厦门大学）
云南省人工智能重点实验室（昆明理工大学）
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