基于CycleGAN的风格迁移系统设计与实践

作     者：田明鑫 席阳 TIAN Mingxin;XI Yang

作者机构：北京服装学院商学院北京100029 

基　　金：教育部首批新文科研究与改革实践项目(2021140009) 北京市属高校分类发展-北京服装学院“服装学”新兴交叉学科平台建设项目(11000024T000003073871) 

出 版 物：《毛纺科技》 (Wool Textile Journal)

年 卷 期：2024年第52卷第7期

页      码：131-140页

摘      要：针对现有风格迁移系统使用VGG16/VGG19或传统的纹理模仿导致的使用复杂和效率低下的问题,意在制作一个用户友好的、性能较强的、可互动性高的基于深度学习的风格迁移原型系统,以更好地普及大众使用及专业艺术领域创意创作。以印象主义风格为例,运用CycleGAN采用SSIM指标及用户主观评价进行效果衡量,结果表明,相比传统的VGG19均有不同幅度的提升,测试组最低提升29.33%,最高提升153.52%。此外,针对用户端开发了一个风格迁移原型系统,用户可以通过简单易用的界面实现手绘作品和上传图像的印象主义风格迁移。系统展示效果和用户体验得到了优化,并获得了用户积极的反馈,表明该系统在提升用户审美认识和计算机辅助设计领域具有巨大的潜力,可为未来审美教育和艺术创作提供新的思路。

主 题 词：风格迁移 CycleGAN 深度学习 系统设计 原型系统 

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

D　O　I：10.19333/j.mfkj.20231005410

馆 藏 号：203130062...