基于Pix2Pix算法的动漫手稿上色研究与实现

作     者：徐成俊 陈怀圆 XU Cheng-jun;CHEN Huai-yuan

作者机构：兰州文理学院数字媒体学院甘肃兰州730010 兰州交通大学电子与信息工程学院甘肃兰州730070 

基　　金：甘肃省自然科学基金(22JR5RA217) 兰州市科技计划项目(2022-2-111) 

出 版 物：《兰州文理学院学报（自然科学版）》 (Journal of Lanzhou University of Arts and Science(Natural Sciences))

年 卷 期：2023年第37卷第3期

页      码：63-68页

摘      要：动漫手稿上色费时耗力,不断尝试才能确定满意的色彩,一直是动漫行业线稿上色面临的主要问题.文中研究了GAN和Pix2Pix网络模型,采用U-Net结构,优化了基于Pix2Pix算法对灰度动漫手稿进行着色.首先,对灰度手稿数据集进行预处理,使数据集泛化能力增强;其次,对于G网络模型采用8层对称式的U-Net网络,并优化了激活函数,使得G网络模型可以生成更好的训练图像;最后,对于D网络,加入条件y,与G网络不断迭代构建Pix2Pix模型,对数据集anime-faces进行裁剪、归一、填充、色彩通道转换等处理方法,利用深度学习网络模型为灰度动漫手稿自动上色,解决底层信息不变,抑制颜色溢出问题.

主 题 词：灰度图像 GAN Pix2Pix 深度学习 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.13804/j.cnki.2095-6991.2023.03.022

馆 藏 号：203121958...