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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的剧本到故事板序列自动生成方法及系统。其中，该方法包括获取文字剧本，并将其输入至训练完成的故事板序列自动生成模型中，输出所述文字剧本对应的分镜头故事板序列；其中，所述故事板序列自动生成模型包括基于对抗学习的粗粒度图像生成和基于对抗学习的粗粒度图像到细粒度图像细化两个阶段，基于对抗学习的粗粒度图像生成阶段用于将接收的文字剧本转换为包含目标轮廓和空间关系的粗粒度故事板图像序列，基于对抗学习的粗粒度图像到细粒度图像细化阶段用于将粗粒度故事板图像序列转换为细粒度故事板图像序列，并将其为所述文字剧本对应的分镜头故事板序列。
主权项：1.一种基于深度学习的剧本到故事板序列自动生成方法，其特征在于，包括：获取文字剧本；将文字剧本输入至训练完成的故事板序列自动生成模型中，输出所述文字剧本对应的分镜头故事板序列；其中，所述故事板序列自动生成模型包括基于对抗学习的粗粒度图像生成和基于对抗学习的粗粒度图像到细粒度图像细化两个阶段，基于对抗学习的粗粒度图像生成阶段用于将接收的文字剧本转换为包含目标轮廓和空间关系的粗粒度故事板图像序列，基于对抗学习的粗粒度图像到细粒度图像细化阶段用于将粗粒度故事板图像序列转换为细粒度故事板图像序列，将其作为所述文字剧本对应的分镜头故事板序列；所述细化阶段包含生成器、鉴别器和粗粒度特征补足模块；所述粗粒度特征补足模块以粗粒度图像的下采样特征和上采样过程中的隐特征作为输入，通过两个残差模块对特征进行融合；在训练基于对抗学习的粗粒度图像生成阶段的过程中，损失函数包括包含非条件项的图像损失，故事损失和KL损失；在训练细化阶段的过程中，损失函数包括不包含非条件项的图像损失，故事损失和KL损失。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 基于深度学习的剧本到故事板序列自动生成方法及系统
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