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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。提出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，将卡通图像风格解耦为平滑表面、稀疏色块、高频纹理3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和反向残差块来减少网络的参数量与计算成本。为验证所提方法的有效性，进行定性比较和定量分析。结果显示，所提方法能够快速地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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