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針對已有的動漫人物頭像生成方法中生成結果的多樣性較差，且難以準確地按照用戶想法按類生成或按局部細節生成的問題，基于含輔助分類器的對抗生成網絡（ ACGAN），結合互信息理論、多尺度判別等提出了一種改進模型LMV- ACGAN（ Latent label attached Multi scale Acgan with improvedⅤ GG mode），用于動漫人物頭像的生成。文中設計的模型主要包括特征整合的反卷積生成器，多尺度特征提取器以及真假、類別、隱參數，還原3個全連接神經網絡。對于網絡結構，所提模型除了類別標簽外，額外引入了一組連續值的隱參數，用來増強對模型的約束，同時將卷積神經網絡部分的VGG模型中的池化層替換為跨步卷積，并且判別器引入了圖像的多尺度信息進行特征融合且改進了網絡末端結構以及各部分的參數更新方式，以盡可能減弱末端的分類部分、真假判別部分和隱參數還原部分辶間的相互影響。實驗結果表眀，所提模型有效地解決了模式崩塌的問題，同時較ACG∧N提高了模型生成指定類型圖像的成功率和準確度，對于 ACGAN等生成失敗或者類型判別錯誤的圖像，可以做到正確生成，且能夠通過調整連續的隱參欻有效地實現一些簡單的圖像編輯功能，如人臉的朝向等。
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