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摘要
在漫画生成领域，针对现有的基于生成对抗网络(generative adversarial networks, GAN)的方法无法捕获漫画和人脸之间高级对应关系的问题，提出了一个基于注意力机制的生成对抗网络模型(Attentions-based GAN)。在生成器和多尺度鉴别器上创造性地利用不同的注意力模块以保留重要的通道特征和空间特征，保证了鉴别器更准确地区分真实漫画和生成漫画，并促使生成器学习漫画域的分布。此外，构建了一个高分辨率的人脸漫画数据集，并在其上验证了本文模型的有效性。大量实验表明，本文方法生成的漫画更清晰真实，可以保留人物面部的细节并延续漫画的风格。
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