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介绍一种自然图像的自动线描算法,使计算机能模拟人类素描绘画的过程.该系统包括线描提取及线描渲染两步骤.在线描提取过程中,采用一种综合低层及中层视觉信息的边缘检测方法提取线描,在传统边缘检测结果基础上,根据计算机视觉理论对边缘进行精简及连接等处理;在线描渲染过程中,采用尺度、亮度等特征作为渲染画刷的属性,对边缘曲线进行拟合后采用纹理映射等非真实感渲染的方法产生线描图像.实验结果表明:基于计算机视觉理论的自动线描方法切实可行,线描提取结果优于传统边缘检测结果,能很好地体现线描图像的艺术效果. 相似文献
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随着计算机软硬件的迅速发展,人工智能(AI)模型在感知型任务中实现了接近或者超越人类能力的性能水平。然而,为了开发能够全面理解世界的成熟AI系统,模型必须能够生成视觉概念,而非仅仅是识别它们。首先全面概述现有的生成框架,其中包括对抗生成网络、变分自动编码器、流模型和扩散模型;然后,回顾最近在图像和视频生成方面的最新进展,并讨论它们的局限性;最后,提出改进现有视觉生成模型的可行策略,并概述有前途的未来研究方向。这些讨论和探究对推动视觉生成建模领域的发展和全面挖掘AI系统在视觉概念生成领域的潜能具有重要的意义。 相似文献
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