一种基于神经风格迁移的艺术文本图像生成方法

成果基本信息
关键词：	神经风格迁移、图像生成
成果类别：	应用技术	技术成熟度：	初期阶段
体现形式（基础理论类）：	其他	体现形式（应用技术类）：	新技术
成果登记号：		资源采集日期：

研究情况
单位名称：	武汉理工大学	技术水平：	未评价
评价证书号：		评价单位：
评价日期：		评价证书号：

转化情况
转让范围：	合作开发	推广形式：	合作开发
已转让企业数（个）：

联系方式
联系人（平台）：	孵化基地	联系人（平台）电话：	0771-3394012
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成果简介
本发明提供了一种基于神经风格迁移的艺术文本图像生成方法，包括：(1)基于孪生网络的图文风格匹配。通过一种基于孪生网络的匹配度推荐算法，利用风格匹配算法挑选出最适合背景图的风格图。(2)基于形状主色匹配的文字风格迁移。本发明通过将图像的结构和纹理进行分成两个阶段，指导两组生成器和判别器进行参数更新，并引入文本图像预上色的模块，解决了风格迁移中出现的背景和前景迁移效果差的问题，将视觉效果大大提升；(3)文字尺度与方位自适应嵌入，利用基于距离变换的文字图像分割算法来处理迁移后的艺术文本图像，然后用位置优化算法进行文字图像和背景图像的自适应匹配，提高了艺术文本图像的生成效率

成果名称：	一种基于神经风格迁移的艺术文本图像生成方法	关键词：	神经风格迁移、图像生成
成果类别：	应用技术	一级分类名称：
二级分类名称：		三级分类名称：
研究起止时间：		成果体现形式（应用技术类）：	新技术
成果属性：	原始性创新	成果体现形式（基础理论类）：	其他
技术成熟度：	初期阶段	技术水平：	未评价
研究形式：	独立研究	学科分类1：	国家标准GB T13745-92《学科分类与代码》
单位名称：	武汉理工大学	学科分类2：
中图分类号1：	中国图书资料分类法（第四版）	所属高新技术类别：
中图分类号2：		课题来源：	国家科技计划
应用行业：	信息传输、计算机服务和软件业	课题立项名称：
国家科技计划子类别：	高技术研究发展计划（863计划）	课题立项编号：
经费实际投入额（万元）：		评价单位：
评价形式：	鉴定	应用状态：	稳定应用
评价日期：		转让范围：	合作开发
评价证书号：		推荐单位：
推广形式：	合作开发	成果登记号：
成果简介：	本发明提供了一种基于神经风格迁移的艺术文本图像生成方法，包括：(1)基于孪生网络的图文风格匹配。通过一种基于孪生网络的匹配度推荐算法，利用风格匹配算法挑选出最适合背景图的风格图。(2)基于形状主色匹配的文字风格迁移。本发明通过将图像的结构和纹理进行分成两个阶段，指导两组生成器和判别器进行参数更新，并引入文本图像预上色的模块，解决了风格迁移中出现的背景和前景迁移效果差的问题，将视觉效果大大提升；(3)文字尺度与方位自适应嵌入，利用基于距离变换的文字图像分割算法来处理迁移后的艺术文本图像，然后用位置优化算法进行文字图像和背景图像的自适应匹配，提高了艺术文本图像的生成效率
联系人：	陈绪高	成果登记日期：
联系人email：		单位代码：
邮政编码222：		联系人电话：	15296551147
单位传真：		单位通讯地址：
单位所在省市：		单位电话：
转让收入（万元）：		单位属性：	大专院校
合作完成单位：		已转让企业数（个）：
成果发布年份：		知识产权形式：
成果完成人：		资源采集日期：

一种基于神经风格迁移的艺术文本图像生成方法

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