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申请/专利权人：西北大学
摘要：本发明属于计算机视觉技术领域，涉及一种线稿引导的中国山水画修复模型构建方法；构建带有特殊Mask的古代山水画修复数据集，构建山水画图像修复模型，该修复模型包括双流编码器‑解码器、特征融合模块以及判别器；引入线稿图作为多模态结构先验信息；使用双流编码器‑解码器提取图像的结构特征和纹理特征，对结构特征和纹理特征使用特征融合模块进行深度特征融合，引入特征融合模块中双层路由注意力机制模块对模型进行全局建模并保留高频信息，通过跳跃连接融合深层特征和浅层特征重建图像；训练时用带有谱归一化的双流鉴别器稳定训练，损失函数采用联合损失对网络进行训练；本发明修复模型可恢复出结构完整、纹理细节丰富的中国传统绘画。
主权项：1.一种线稿引导的中国山水画修复模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，构建带有特殊Mask古代山水画修复数据集；所述带有特殊Mask的修复数据集包括原始图像数据集、特殊Mask数据集和原始图像的线稿图集；步骤2，选取一部分带有特殊Mask古代山水画修复数据集作为训练集，对特殊Mask数据集中图像进行图像增强，剩余另一部分带有特殊Mask古代山水画修复数据集作为测试数据集；步骤3，配置超参数对生成器网络模型进行优化，采用原始图像集、原始图像的线稿图集、步骤2选取的训练集在优化后的生成器网络模型上进行训练获得预测图像和预测线稿图，并将预测图像和预测线稿图输入判别器判别真实性；在所述训练中通过损失函数采用联合损失对所述生成器网络模型进行配合训练，并进行梯度反向传播优化所述生成器网络模型；直至生成器网络模型收敛，得到一种山水画图像修复模型；其中，所述生成器网络模型包括双流编码器-解码器和特征融合模块；所述超参数包括优化器选取和学习率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北大学 一种线稿引导的中国山水画修复模型构建方法
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