风格引导的山水画图像上色方法技术

本发明专利技术公开的一种风格引导的山水画图像上色方法，具体包括提取了中国传统山水画的灰度线稿，不仅保留了部分灰度信息，视觉上也符合白描山水画的特点，同时创建了一个名为SketchCLP的包含灰度线稿的中国山水画数据集；由AdaCAttN生成器和判别器组成新的SGCGAN着色模型，它能更准确地学习灰度线稿和中国重彩画的内容和风格特征；提出了颜色直方图结构相似性损失CHSS Loss，通过测量源图像和目标图像之间的颜色分布差异来实现颜色风格约束；使用配对和非配对数据进行联合训练，利用配对数据来指导模型的学习过程，并通过非配对数据来提高模型的泛化能力。本发明专利技术能够有效地从风格参考图中提取并精细控制颜色特征及风格色彩程度，实现任意风格的中国传统绘画上色任务。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机视觉，具体涉及风格引导的山水画图像上色方法。

技术介绍

1、中国传统山水画具有非常高的艺术研究价值和文化价值，对考古研究具有重要意义。中国传统白描山水画通过勾、皴、点、染等技法逐步完成，其中“勾”指的是勾勒，“皴”指的是皴擦，“点”指的是点画，“染”指的是着色。通过混合各种颜料并调节色调所创造的复杂色彩风格形成了传统中国重彩山水画。传统中国山水画采用的技巧独具特色，其色彩运用反映出独特美学原则和丰富的文化内涵。通过研究着色技术，我们可以更好地传承山水画这一文化遗产，并在此基础上进行创新，丰富和发展传统中国艺术表现形式。

2、目前，图像上色作为人工智能生成内容(artificial intelligence generatedcontent，aigc)领域的一个分支已成为计算机视觉研究的核心内容之一。随着深度学习理论的突破性进展，ai已经能够以前所未有的精度和创造力参与到视觉艺术的创作之中。图像上色是在已有轮廓或灰度图像的基础上，赋予其精确且符合语境的颜色信息。扩散模型在上色、修复等图像生成任务中具有优秀表现。但是，山水画颜色本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种风格引导的山水画图像上色方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的风格引导的山水画图像上色方法，其特征在于，所述步骤1中，所述山水画数据集包括中国传统山水画灰度线稿和中国传统重彩山水画。

3.根据权利要求1所述的风格引导的山水画图像上色方法，其特征在于，所述步骤1中，将中国传统山水画还原回灰度线稿过程包括：

4.根据权利要求1所述的风格引导的山水画图像上色方法，其特征在于，所述SGCGAN着色模型使用循环生成对抗网络结构的一半进行构建，并仅采用从线稿到彩色图像的着色过程。

5.根据权利要求1所述的风格引导的山水画...

【技术特征摘要】

1.一种风格引导的山水画图像上色方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的风格引导的山水画图像上色方法，其特征在于，所述步骤1中，所述山水画数据集包括中国传统山水画灰度线稿和中国传统重彩山水画。

3.根据权利要求1所述的风格引导的山水画图像上色方法，其特征在于，所述步骤1中，将中国传统山水画还原回灰度线稿过程包括：

4.根据权利要求1所述的风格引导的山水画图像上色方法，其特征在于，所述sgcgan着色模型使用循环生成对抗网络结构的一半进行构建，并仅采用从线稿到彩色图像的着色过程。

5....

【专利技术属性】
技术研发人员：彭先霖，刘乾龙，彭盛霖，胡琦瑶，汪霖，张翔，姜博，张晓丹，
申请(专利权)人：西北大学，
类型：发明
国别省市：