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- [发明专利]真实感流体重仿真方法-CN201610620770.5有效
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全红艳
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华东师范大学
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2016-08-01
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2019-04-26
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G06F17/50
- 本发明公开了一种真实感流体的重仿真方法，该方法旨在利用视频流体的样例帧，得到真实感的重仿真结果。该方法首先采用计算样例帧流体的物理驱动数据，通过小波变换，在频域空间中获取驱动数据的高频成分，进而在流体重仿真的过程中，利用提取的高频细节成分对LBM仿真过程中的驱动数据进行增强，从而得到了具有真实感细节的重仿真结果本发明可有效地应用于流体的反向工程的研究及应用中，可以实现流体场景真实感的重仿真，获得与样例流体外观接近的真实感效果，克服了现有的流体真实感中缺少细节的问题。
- 真实感流体仿真方法
- [发明专利]一种手绘线条画生成现实感图像的深度学习方法-CN201810859788.X有效
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陈昭炯;蔡雨婷;叶东毅
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福州大学
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2018-08-01
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2023-04-18
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G06T3/00
- 本发明涉及一种手绘线条画生成现实感图像的深度学习方法，S1:建立双层GAN结构，包括第一层GAN结构和第二层GAN结构；S2:收集并生成用于训练网络的“真实图像‑模拟线条画”数据集；S3:根据“真实图像‑模拟线条画”数据集，训练第一层GAN结构，得到训练后的第一层GAN结构；S4:将待处理的手绘线条画输入训练后的第一层GAN结构，得到粗粒度现实感图像；S5:根据“真实图像‑粗粒度现实感图像”数据集，训练第二层GAN结构，得到训练后的第二层GAN结构；S6:将粗粒度现实感图像输入训练后的第二层GAN结构，得到高分辨现实感图像。本发明采用级联两层GAN网络结构，逐步纠偏、丰富图像细节，生成具有现实感的高分辨图像；便捷实用，有利于人机交互，生成图效果具真实感。
- 一种手绘线条生成现实图像深度学习方法
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