Research on the Style of Art Works based on Deep Learning
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.
Dossier post-publication
- Nature
- Retraction
- Motif
- Concerns/Issues about Data;Concerns/Issues about Results and/or Conclusions;Concerns/Issues about Referencing/Attributions;Concerns/Issues about Peer Review;Investigation by Journal/Publisher;Investigation by Third Party;Paper Mill;Computer-Aided Content or Computer-Generated Content;Unreliable Results and/or Conclusions;
- Date
- 8/9/2023 0:00
- Signalé par OpenAlex ?
- Oui
Source : Retraction Watch, jointe par DOI. OpenAlex consigne la rétractation dans is_retracted, un booléen sur un espace d'états à au moins quatre valeurs ; il ne peut donc exprimer ni une expression de préoccupation, ni une correction, ni un rétablissement, et les rapporte comme false, ce qui se lit comme « rien à signaler ».
Résumé
In view of the unsatisfactory effect and major limitations of the style transfer of art works, this paper takes Chinese ink painting for the research subject. The obvious texture characteristics of Chinese ink painting are selected as the input of the Cycle Generative Adversarial Network (CycleGAN) model builder, and the relativistic evaluator is employed to improve the model loss function and the adversarial loss function. An improved art style transfer method of the CycleGAN model is proposed. The experiment shows that the improved CycleGAN model is efficient and feasible for style transfer. Compared with the traditional CycleGAN model, the proposed model performs better in GAN train and GAN test, with a higher average pass rate, which is an increase of nearly 10%. At the same time, with the increase of the number of iterations, the training time of the improved model is close to that of the original model, but the image of the improved model training is larger, which shows that it has more advantages.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
La notice
- Revue
- Journal of Advanced Transportation
- Thématique
- Digital Media and Visual Art
- Domaine
- Computer Science
- Établissements canadiens
- —
- Organismes subventionnaires
- —
- Mots-clés
- Adversarial systemStyle (visual arts)Computer scienceGenerative grammarFunction (biology)InkwellTexture (cosmology)Image (mathematics)Artificial intelligenceTransfer (computing)Generative adversarial networkPaintingSpeech recognitionVisual artsArt
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui