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生成對抗網絡近年來發展迅速，其中語義區域分割與生成模型的結合為圖像生成技術研究提供了新方向。在當前的研究中，語義信息作為指導生成的條件，可以通過編輯和控制輸入的語義分割掩碼來生成理想的特定風格圖像。文中提出了種具有語義區域風格約東的圖像生成框架，利用條件對抗生成網絡實現了圖像分區域的自適應風格控制。具體而言，首先獲得圖像的語義分割圖，并使用風格編碼器提取岀圖像中不同語乂區域的風格信息;然后，在生成端將風格信息和語義掩碼對應生成器中的每個殘差塊分別仿射變換為兩組調制參數;最后，輸入到生成器中的語義特征圖根據毎個殘差塊的調制參數加權求和，并通過卷積與上采樣漸進式地生成目標風格內容，從而有效地將語義信息和風格信息相結合，得到最終的目標風格內容針對現有模型難以精準控制各語義區堿風格的問題，文中設計了新的風格約朿損失，在語義層次上約束區域風格變化，減小不同語義區域的風格編碼之間的相亞影響;另外，在不影響性能的前提下，采取權重量化的方式，將生成器的參數存儲規模壓縮為原來的15.6%，有效降低了模型的存儲空間消耗。實驗結果表明，所提模型的生成質量在主觀感受和客觀指標上較現有方法均有顯著提高，其中FⅠ分數比當前最優模型提升了約3.8%。
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