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摘要
艺术家创作卡通是一项具有挑战性和耗时的任务，将真实照片自动转换为高质量卡通风格图像的自动技术具有很高价值。本文提出了一种基于生成对抗网络的轻量级图像卡通风格化方法。通过观察卡通绘画行为，将卡通图像解耦为卡通图像平滑表面，卡通图像中的稀疏色块及全局结构内容，卡通图像中高频纹理、轮廓及细节三种表示方法。运用生成对抗网络框架学习提取的表示进而学习卡通图像风格，在生成网络中采用深度可分离卷积以及反向残差块来减少网络的参数数量与计算成本。为验证本文方法的有效性，本文进行了定性比较和定量分析，结果显示本文方法能够快速的将真实世界的照片转换为高质量的卡通图像，在时间效率和转换质量方面与已有方法相比有一定优势。
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