基于生成式对抗网络(GAN)黑白漫画自动上色的安卓程序文献综述

 2021-10-19 10:10

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文 献 综 述 1.前言 随着国漫和视频行业的崛起,我国的漫画行业也迎来了又一个春天,但是很多漫画依旧是以黑白色调呈现。

主要是由于上色是一个重复而且耗费大量人力资源的工作,这样会导致漫画的观感不佳,给读者带来不好的阅读体验。

针对这一问题,如果采用深度学习的方法对这一过程进行优化,那么将会使漫画丰富多彩起来,并且节省大量人力资源,吸引更多的读者。

将这一程序部署在安卓平台上,也可以让更多的用户体验到深度学习技术带来的特殊体验,更有利于技术的推广。

同时在当前的人工智能热潮下,GAN的提出满足了许多领域的研究和应用需求,同时为这些领域注入了新的发展动力。

GAN已经成为人工智能学界一个热门的研究方向,著名学者LeCun甚至将其称为过去十年间机器学习领域最让人激动的点子。

目前,图像和视觉领域是对GAN研究和应用最广泛的一个领域,已经可以生成数字、人脸等物体对象,构成各种逼真的室内外场景,从分割图像恢复原图像,从物体轮廓恢复物体图像,从低分辨率图像生成高分辨率图像等。

此外,GAN已经开始被应用到语音和语言处理、电脑病毒监测、棋类比赛程序等问题的研究中。

所以将GAN用于给黑白图像上色是一个较为成熟而且可行性较高的课题,而且目前在市面上也有一部分漫画上色软件,例如PaintsChainer,Style2Paints等,都获得了不错的反响。

很多创作者也乐意去尝试新技术带来的不同体验。

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