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基于多尺度纹理合成的刺绣风格迁移模型

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针对现有的刺绣风格模拟算法产生的图像细节不够精确,缺乏语义深度等缺点,提出了一种多尺度纹理合成的刺绣风格迁移模型(MTE-NST),该模型主要由生成网络和损失网络 2 部分组成,其中生成网络又包含内容匹配模块、结构增强模块和纹理精细模块.并通过引入多程式损失联合训练,分层迭代优化刺绣迁移图像,减少各个损失项对迁移效果的影响.结果表明:与现有卷积神经网络风格迁移算法对比,MTE-NST能生成更清晰的刺绣织线纹理和多方向的针脚轨迹,显著减少图片匹配错误产生的伪影,生成更逼真的刺绣艺术作品,本文研究结果有助于提高刺绣产品的外观仿真设计水平,促进刺绣技艺的发展及创新.
Embroidery style transfer modeling based on multi-scale texture synthesis

style transferembroidery simulationdeep neural networknon-realistic renderingLaplacian loss

姚琳涵、张颖、姚岚、郑晓萍、魏文达、刘成霞

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浙江理工大学 服装学院,浙江 杭州 310018

中国纺织工程学会,北京 100025

中国纺织建设规划院,北京 100125

丝绸文化传承与产品设计数字化技术文化和旅游部重点实验室,浙江 杭州 310018

服装数字化技术浙江省工程实验室,浙江 杭州 310018

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风格迁移 刺绣作品 深度神经网络 非真实渲染 拉普拉斯损失

国家自然科学基金浙江省自然科学基金浙江省大学生科技创新活动计划暨新苗人才计划

51405446LY20E0500172020R406084

2023

10.13475/j.fzxb.20220504801

纺织学报
中国纺织工程学会

纺织学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.699
ISSN：0253-9721
年,卷(期)：2023.44(9)
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