圖像生成旨在通過計(jì)算機(jī)算法學(xué)習(xí)源圖像到目標(biāo)圖像的映射關(guān)系,屬于計(jì)算機(jī)視覺中圖像內(nèi)容生成的一個(gè)重要分支。目前廣泛應(yīng)用于互動娛樂應(yīng)用、圖像視頻生成、圖像著色、根據(jù)條件重構(gòu)對象等場景。另外一方面,近幾年隨著生成對抗網(wǎng)絡(luò)的蓬勃發(fā)展,以及和其他深度學(xué)習(xí)方法比較,在圖像內(nèi)容生成方面生成對抗網(wǎng)絡(luò)的研究更有優(yōu)勢。因此,本論文基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)技術(shù),對圖像生成領(lǐng)域中的舞蹈生成任務(wù)進(jìn)行算法研究并應(yīng)用到實(shí)際項(xiàng)目,具有極為重要的學(xué)術(shù)意義和實(shí)用價(jià)值。在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中,由于舞蹈中肢體活動較靈活和攝像頭角度變化,導(dǎo)致人體各部位的可視信息變化頗大,從而為生成高分辨率的目標(biāo)舞蹈圖像帶來巨大挑戰(zhàn)。為了生成更有視覺吸引力的合成舞蹈圖像,基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的舞蹈生成算法被提出并將被應(yīng)用到高分辨率視頻生成任務(wù)上。根據(jù)給定專業(yè)舞者的跳舞源視頻以及目標(biāo)人物做一系列標(biāo)準(zhǔn)動作的視頻作為輸入,生成對抗網(wǎng)絡(luò)技術(shù)被用來將就專業(yè)的舞蹈表現(xiàn)轉(zhuǎn)移到目標(biāo)人物上,并作為具有時(shí)空平滑的圖像到圖像的轉(zhuǎn)換。其中人體骨架圖被作為源視頻和目標(biāo)視頻之間的中間表示,故問題被轉(zhuǎn)化為學(xué)習(xí)人體骨架到目標(biāo)主體外觀的映射。同時(shí),PyTorch深度學(xué)習(xí)框架和PyQT5框架分別用來建立... 

【文章來源】：華中科技大學(xué)湖北省211工程院校985工程院校教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究概況
    1.3 主要研究內(nèi)容
    1.4 組織結(jié)構(gòu)
2 相關(guān)技術(shù)分析
    2.1 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    2.2 生成對抗網(wǎng)絡(luò)
    2.3 圖像生成
    2.4 深度學(xué)習(xí)框架
    2.5 本章小結(jié)
3 系統(tǒng)需求分析
    3.1 系統(tǒng)背景分析
    3.2 系統(tǒng)用例分析
    3.3 系統(tǒng)功能需求分析
    3.4 系統(tǒng)非功能需求分析
    3.5 本章小結(jié)
4 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    4.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)原則
    4.2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
    4.3 系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)
    4.4 系統(tǒng)算法設(shè)計(jì)
    4.5 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
    4.6 本章小結(jié)
5 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)和測試
    5.1 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境
    5.2 系統(tǒng)功能實(shí)現(xiàn)
    5.3 系統(tǒng)效果對比
    5.4 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)



本文編號：3637202