基于感知对抗网络的图像风格迁移方法研究

作者：李君艺; 尧雪娟; 李海林

来源：合肥工业大学学报(自然科学版), 2020, 43(05): 624-628.

• 图像风格迁移
• 生成式对抗网络(GAN)
• 感知损失
• 感知对抗网络(PAN)

基于有关图像风格迁移研究成果,结合生成式对抗网络(generative adversarial network,GAN)和感知损失函数,文章提出了基于感知对抗网络(perceptual adversarial network,PAN)的图像风格迁移方法。该方法利用感知损失函数进行对抗训练,通过图像转换网络与判别网络之间的交替优化,生成图与原图在多个网络层次的特征差异能被持续发掘,使生成图的内容和风格更接近原图。实验结果表明,基于PAN的图像风格迁移方法能取得更佳效果。

• 单位
  广东理工职业学院