【技术实现步骤摘要】
一种基于U
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GAT
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IT改进的戏曲卡通人物生成方法
[0001]本专利技术属于计算机
，涉及深度学习技术，尤其涉及一种基于U
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GAT
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IT改进的戏曲卡通人物生成方法。
技术介绍
[0002]戏曲艺术作为中华非物质文化遗产，是中华文明传承的重要载体。戏曲艺术的传播、传承、推广，对传承我国优秀文化、丰富人们精神世界、增强民族自信有着十分深远而重大的意义。在如今社会经济快速发展的时代，人们的物质生活水平逐渐提高，对精神文化的要求也日益加强，回归传统成为时代的潮流，戏曲脸谱艺术作为中国民族文化的传统艺术，再次掀起了浪潮，受到人们的高度关注。秦腔等戏曲角色以卡通的形式已经逐渐渗透到人们的日常生活中，如书签、积木、钥匙扣、刺绣、玩偶、摆件、壁画等等，戏曲角色的卡通化更是对中华民族传统文化的一种传播，使得世界上越来越多的人认识到传统戏曲的艺术魅力，了解到中国这一传统文化的内涵，因此对戏曲角色的卡通化研究十分必要。
[0003]目前，对图像卡通化相...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于U
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GAT
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IT改进的戏曲卡通人物生成方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、收集秦腔真实人物图像和秦腔卡通人物图像数据集，对收集到的数据集进行数据增强处理，并进行归一化和尺寸统一操作；步骤2、对收集到的秦腔真实人物与戏曲卡通人物数据集进行预处理，预处理操作包括检测人脸及关键点、根据关键点旋转校正人脸、将关键点边界框按固定的比例扩张并裁剪出人脸区域、使用人像分割模型将背景置白；步骤3、将预处理好的戏曲真实人物与戏曲卡通人物数据集分别按照8:2的比例划分为训练集和测试集，将划分好的训练集和测试集导入到模型结构中，模型结构包括生成器和判别器，生成器用于由真实图像生成卡通图像，判别器将生成的卡通图像与输入的卡通图像进行判别输出；步骤4、生成器中特征提取部分对导入的数据集进行特征提取，特征提取部分包含下采样模块和残差模块，通过特征提取部分将预处理之后的图像进行下采样，配合残差模块增强图像特征提取，从而得到编码特征图，并通过CAM注意力模块得到具有权重信息的注意力特征图；步骤5、将得到的注意力特征图，通过多层感知机MLP去获取参数，将获得的参数用于Self
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AdaLIN引导自适应残差块通过Self
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AdaLIN归一化方法先将图像的编码特征信息和图像的卡通特征信息进行融合，以AdaLIN的方式来加权编码特征和卡通特征的统计量，从而将归一化后的解码特征进行反归一化，之后通过上采样模块生成转换后的卡通图像；步骤6、将生成的卡通图和输入的卡通图通过编码器模块和CAM注意力模块进行特征提取，通过判别器中的分类器模块进行判别输出，最终得到戏曲卡通人物。2.根据权利要求1所述的基于U
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GAT
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IT改进的戏曲卡通人物生成方法，其特征在于，所述步骤1处理之后的数据集中图像大小为256*256。3.根据权利要求1所述的一种基于U
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GAT
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IT改进的戏曲卡通人物生成方法，其特征在于，所述步骤5中的图像的编码特征统计量提取自特征提取阶段中各残差块的输出特征，图像的卡通特征统计量则通过全连接层提取自CAM模块的输出特征，加权之后的统计量如公式1和公式2：式1和公式2：其中,β和θ...
【专利技术属性】
技术研发人员：王小凤，马静，吴思冬，贺思凯，李治权，李展，耿国华，
申请(专利权)人：西北大学，
类型：发明
国别省市：
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