计算机应用研究

作者：孔凡敏,普园媛,赵征鹏,邓鑫,阳秋霞,

单位：1.云南大学信息学院,昆明650504；2.云南省高校物联网技术及应用重点实验室,昆明650504；

关键词：双流循坏映射网络,U2-Net,结构一致性损失,肖像漫画化,风格鉴别器,

基金：国家自然科学基金资助项目(62162068,61271361,61761046,62061049)；云南省应用基础研究面上项目(2018FB100)；云南省科技厅应用基础研究计划重点项目(202001BB050043,2019FA044)；；

肖像风格迁移旨在将参考艺术肖像画中迁移到人物照片上，同时保留人物面部的基本语义结构。然而，由于人类视觉对肖像面部语义结构的敏感性，使得肖像风格迁移任务比一般图像的风格迁移更具挑战性，现有的风格迁移方法未考虑漫画风格的抽象性以及肖像面部语义结构的保持，所以应用到肖像漫画化任务时会出现严重的结构坍塌及特征信息混乱等问题。为此，提出了一个双流循环映射网DSCM。首先，引入了一个结构一致性损失来保持肖像整体语义结构的完整性；其次，设计了一个结合U2-Net的特征编码器在不同尺度下帮助网络捕获输入图像更多有用的特征信息；最后，引入了风格鉴别器来对编码后的风格特征进行鉴别，从而辅助网络学习到更接近目标图像的抽象漫画风格特征。实验与五种先进方法进行了定性及定量的比较，该方法均优于其他方法，其不仅能够完整地保持肖像的整体结构和面部的基本语义结构，而且能够充分学习到风格类型。

来源：2023年第12期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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