發(fā)布時(shí)間：2021-07-20 15:09

　　“詩畫相生”是中國傳統(tǒng)文學(xué)藝術(shù)重要理論,在中國藝術(shù)史上有著非常重要的地位�！霸姰嬒嗌钡摹霸姟焙汀爱嫛�,主要指中國的古體山水詩和水墨山水畫,“詩中有畫,畫中有詩”,即古體山水詩和水墨山水畫之間“詩”“畫”互動(dòng)的特殊藝術(shù)現(xiàn)象。利用深度學(xué)習(xí)相關(guān)技術(shù),將“詩畫相生”這種中國傳統(tǒng)藝術(shù)創(chuàng)作過程轉(zhuǎn)換為數(shù)字媒介方式,對于傳承中國傳統(tǒng)文化藝術(shù),提高當(dāng)代人對中國傳統(tǒng)“詩畫相生”互動(dòng)機(jī)制的認(rèn)識以及創(chuàng)作興趣,是一個(gè)非常值得探索的設(shè)計(jì)方向。“AI詩畫”APP,核心技術(shù)是深度學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)。采用大量的古代山水詩、水墨山水畫作為訓(xùn)練素材,運(yùn)用Seq2Seq、Cycle GAN等算法進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練,生成基于圖像識別的“古體山水詩創(chuàng)作AI”模型和“水墨山水畫創(chuàng)作AI”模型,最終將其整合為“AI詩畫”APP�！癆I詩畫”的程序流程是,首先,輸入山水風(fēng)景圖片,通過百度識圖識別風(fēng)景圖片中的主體圖像并輸出為詞匯,再通過程序?qū)⒃~匯進(jìn)行二次處理,獲取關(guān)鍵詞輸入Seq2Seq程序,由程序調(diào)用“山水詩創(chuàng)作AI”模型生成山水詩;運(yùn)用Cycle GAN程序調(diào)用“水墨山水畫AI”模型對該圖片進(jìn)行處理,生成水墨山水畫。使用焦點(diǎn)訪談的調(diào)研方式... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

GAN結(jié)構(gòu)圖

經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起源主要是將之前的信息與一個(gè)序列的當(dāng)前的輸出的內(nèi)容進(jìn)行聯(lián)系。所謂循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是將之前的信息進(jìn)行部分的利用，對于之后的節(jié)點(diǎn)的輸出而產(chǎn)生的影響。這就是RNN的基本原理（圖2-2）。然而，單純的對于RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說，對于反向傳播的過程中，在每一個(gè)時(shí)刻之后，都會存在對于內(nèi)容的縮小或者變大，當(dāng)程度過大或者過小的時(shí)候，就會出現(xiàn)爆炸或者消失的問題�？赡芫蜁䦟�(dǎo)致生成內(nèi)容就會出現(xiàn)相當(dāng)大的偏差，就沒辦法對于模型進(jìn)行訓(xùn)練。所以，有學(xué)者就提出了使用LSTM[46,47]來對于這個(gè)偏差問題進(jìn)行一定的解決。圖2-2RNN模型圖我們可以看到，對于LSTM最主要的改進(jìn)內(nèi)容主要是采用了更加繁復(fù)的信息處理方式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層。RNN網(wǎng)絡(luò)主要是通過上一個(gè)網(wǎng)絡(luò)的輸入，加上本身網(wǎng)絡(luò)的輸入，將兩個(gè)輸入進(jìn)行一定的信息壓縮就進(jìn)行輸出。而LSTM就當(dāng)復(fù)雜，具有單元狀態(tài)流，遺忘門，輸入門和輸出門。輸入門主要用來決定在目前這一個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)上有多少神經(jīng)元狀態(tài)能夠被留存下來。遺忘門主要是用來上一個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)的神經(jīng)元狀態(tài)有多少會被留存到當(dāng)前的這個(gè)時(shí)間。輸出門主要用來控制

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文-18-神經(jīng)元輸出的狀態(tài)的值是多少以及輸出到下一個(gè)神經(jīng)元的狀態(tài)值是多少。圖2-3RNN與LSTMLSTM就是通過這樣的狀態(tài)來對于過去原本的狀態(tài)進(jìn)行一定的內(nèi)容的過濾，從而對于狀態(tài)進(jìn)行選擇，而不是簡單的對于狀態(tài)選擇最近的。（3）Seq2Seq模型Seq2Seq是一種encoder-decoder的結(jié)構(gòu)，這種程序的基本思想就是使用兩個(gè)RNN，一個(gè)RNN作為編碼器，一個(gè)RNN作為編碼器。作為編碼器的RNN的主要作用就是將輸入的內(nèi)容進(jìn)行處理，通過處理，將其壓縮為一個(gè)固定的長度的向量。這樣，輸入的內(nèi)容的語義就被這個(gè)向量所代表。這就是這個(gè)算法的編碼過程。而解碼器的作用主要是根據(jù)編碼器所產(chǎn)生的代表語義的向量，來進(jìn)行生成一個(gè)序列，這也就是程序的解碼過程。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]《良友》畫報(bào)中“詩畫結(jié)合”的應(yīng)用研究[D]. 王爽.青島科技大學(xué) 2019
[2]深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在基于圖片生成中國古詩問題中的研究與應(yīng)用[D]. 蔣亮.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2018
[3]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的古詩詞自動(dòng)生成研究[D]. 李爭.北京郵電大學(xué) 2018
[4]基于遺傳算法的宋詞自動(dòng)生成研究[D]. 游維.廈門大學(xué) 2007



本文編號：3293060