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基于卷积神经网络的楚国纺织品服装元素迁移
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作者 沙莎 李怡 +2 位作者 魏宛彤 刘瀚旗 邓中民 《武汉纺织大学学报》 2024年第1期3-8,共6页
文章以楚国纺织品为研究对象,通过目标内容图轮廓提取和线条增强,生成具有楚国纺织品风格的图像;提出基于VGG-19优化模型的楚国纺织品纹样图像迁移方法,克服了图案组合创新设计、自动提取数量少和资源大量损耗等困难。研究表明:该算法... 文章以楚国纺织品为研究对象,通过目标内容图轮廓提取和线条增强,生成具有楚国纺织品风格的图像;提出基于VGG-19优化模型的楚国纺织品纹样图像迁移方法,克服了图案组合创新设计、自动提取数量少和资源大量损耗等困难。研究表明:该算法在楚国纺织品风格迁移中的表现优于现有方法,保留了纺织品艺术风格的完整性,并成功地将迁移的纹样应用到不同的服装品类中,有利于传承和发展中国优秀传统服饰文化,为服装设计者降低了试错成本并提供新的思路。 展开更多
关键词 卷积神经网络 深度学习 楚国纺织品元素 现代纺织品 风格迁移
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