[发明专利]基于深度对抗网络的视频-动画风格迁移方法在审
| 申请号： | 202010929306.0 | 申请日： | 2020-09-07 |
| 公开（公告）号： | CN112164130A | 公开（公告）日： | 2021-01-01 |
| 发明（设计）人： | 翁伊嘉;科菲尔·阿博曼;陈宝权;达尼·李其思;达尼·科恩尔 | 申请（专利权）人： | 北京电影学院 |
| 主分类号： | G06T13/40 | 分类号： | G06T13/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京理工大学专利中心 11120 | 代理人： | 代丽 |
| 地址： | 100088*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度对抗网络的视频‑动画风格迁移方法。使用本发明能够从无配对、仅含风格标签的训练数据中学习，能迁移从未见过的新风格。本发明采用生成‑对抗网络，通过内容编码器和风格编码器实现动作片段的动作内容和动作风格解耦，通过解码器进行动作内容、风格匹配，并利用判别器对匹配结果的风格(包括真实性)、动作内容进行判断，进而完成风格迁移。该方法能在无配对的数据上训练，且风格编码器具有一般性，能够迁移全新的风格，此外，该方法能绕过三维重建，直接从二维视频中提取风格，迁移到三维动作上，大大拓展了动作风格迁移的应用范围。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 对抗 网络 视频 动画 风格 迁移 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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