基于VGG⁃19和MMD卷积神经网络模型的国画风格迁移

作     者：徐子俊 胡予昕 陆文浩 宋兴睿 刘哲 Xu Zijun;Hu Yuxin;Lu Wenhao;Song Xingrui;Liu Zhe

作者机构：江汉大学人工智能学院武汉430056 

基　　金：湖北省大学生创新创业训练计划项目(S202211072096) 武汉市科技局知识创新专项项目曙光计划项目(2022010801020382) 武汉市教育局市属高校教研课题(2021016) 江汉大学校级科研项目四新专项项目(2022SXZX17) 江汉大学高层次人才科研启动经费项目(2019025) 

出 版 物：《现代计算机》 (Modern Computer)

年 卷 期：2024年第30卷第3期

页      码：61-65,70页

摘      要：卷积神经网络因效果强大而被广泛应用于图像识别,在提取图像特征方面有极大的进步。由于风格迁移技术主要是针对西方油画,而国画是一种传统的中国艺术风格,其在风格迁移方向上缺乏广泛的应用。设计以国画代替西方油画作为风格图像,以自然景观照片作为内容图像,探究传统国画经过卷积神经网络后的提取效果。实验依据VGG算法模型并结合TensorFlow 2框架,对采集的数据集进行预处理,采集像素制成数据矩阵,输入VGG⁃19浅层模型进行训练,通过MMD最小化分布特征图差异,增强卷积层的目标效果。该方法取得比较满意的结果,可为风格迁移转换的研究提供更多参考。

主 题 词：卷积层神经网络 VGG⁃19 MMD 风格迁移算法 

学科分类：1304[艺术学-美术学类] 12[管理学] 13[艺术学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 080203[080203] 0835[0835] 0802[工学-机械学] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1007-1423.2024.03.009

馆 藏 号：203127396...