基于小样本学习的图像生成

学习并理解肖像摄影的基本构图规则 #生活知识# #摄影技巧# #人像摄影技巧#

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目录

1 绪论

1.1 研究背景

1.2 研究现状

1.2.1 小样本学习

1.2.2 图像生成

1.2.3 小样本图像生成

1.3 本文研究内容

2 相关工作及技术分析

2.1 小样本学习的基本机制和方法

2.1.1 问题概述

2.1.2 情景训练机制

2.2 图像生成的基本机制和方法

2.2.1 生成对抗网络的基本原理

2.2.2 生成对抗网络的训练

2.3 小样本图像生成的基本设定和方法介绍

2.3.1 小样本图像生成的基本设定

2.3.2 小样本图像生成的相关方法

3 基于白化与着色的小样本图像生成

3.1 引言

3.2 基于白化与着色的小样本图像生成

3.2.1 白化与着色技术

3.2.2 WCTGAN的网络结构

3.2.3 WCT特征融合算法流程

3.2.4 损失函数

3.3 实验分析

3.3.1 实验环境

3.3.2 实验指标

3.3.3 数据集

3.3.4 定性对比与分析

3.3.5 定量对比与分析

3.3.6 超参数实验

3.4 本章小结

4 基于动态局部分布估计和采样的小样本图像生成

4.1 引言

4.2 VQ-VAE中的离散化编码

4.3 基于动态局部分布估计和采样的小样本图像生成

4.3.1 方法原理与介绍

4.3.2 网络结构与算法流程

4.3.3 损失函数

4.4 实验分析

4.4.1 实验环境

4.4.2 实验指标

4.4.3 数据集

4.4.4 定性对比与分析

4.4.5 定量对比与分析

4.4.6 可视化分析

4.4.7 消融实验

4.5 本章小结

5 总结与展望

致 谢

参考文献

附 录

网址：基于小样本学习的图像生成 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/929871

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