基于深度学习的艺术风格化研究【附PDF】

发布时间:2024-08-04 09:48:53 浏览量:134次

基于深度学习的艺术风格化研究【附PDF】

本次分享主要是探索AI的创造力,通过利用AI从一些人类创造的样本和数据中学习,获得艺术再创作的能力。主要分享AI在绘画和摄影方面的再创作能力的一些探索。

廖菁

现在已经有很多APP实现了利用AI进行艺术再创作的功能。其中一些APP可以把艺术风格化的效果应用到视频上,还有一些可以通过学习用户绘制的线绘图,实现预测的功能。

艺术风格迁移是指通过深度神经网络将一种图像的风格转换到其他图像上的工作,实现图像的风格和内容的分离。利用GAN实现图像的艺术风格化迁移,逐步地接近指定艺术风格。

实现艺术风格迁移的不同方式,包括从单张图片学习和从一组图片组成的数据集中学习,通过这些方法实现图像的风格转化,探索自动学习艺术风格的可能性。

报告内容总结:

  • 探索AI创造力,实现绘画和摄影的艺术风格再创作
  • 应用AI进行艺术风格迁移,实现图像风格转换功能
  • 介绍单张图片学习和数据集学习的艺术风格迁移方式

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