摘要：目前的卡通风格图片生成方法仍然存在局限,如色彩不真实、图片局部细节处理不到位等,要想快速将输入图片转换为动漫的风格输出还需要结合深度学习进行研究。基于生成对抗网络的思想,提出了一种动漫风格化编码的生成对抗网络,将输入的图像风格转变为宫崎骏动画电影的风格。网络结构加入自适应实例归一化层(AdaIN)模块和多层感知机(MLP)模块,得到很大优化,同时提高实验效果。在损失函数部分,引入图像感知相似性(lpips)作为内容损失函数,二分类交叉熵(binary cross entropy)损失函数(BCELoss)作为对抗损失函数。实验结果表明,该网络对于动漫化图片起到了很好的效果,FID分数72,能够灵活适用于各种类型的图片动漫化。

摘要：为了研究含油单砂体的分布状态,进一步明确油藏特征及分布范围,主要将地震反演数据体作为约束条件,采用确定性建模方法来约束储层孔隙度模型,将测井孔隙度的门限值和孔隙度模型相结合确定出有效单砂体的分布及形态,并结合录井、测井和试油等资料对其含油单砂体进行追踪解释,以确定出整个油田的油藏特征及分布范围。研究表明应用该方法更好的刻画了含油砂体的展布特征,含油砂体的展布与实际所钻探井吻合度较高,同时对油藏参数进行评价,为油藏开发方案的设计奠定可靠的地质基础。地震反演与三维地质建模技术相结合,能更好的提高储层预测,为后期的油藏描述提供新的研究思路。