- 可智能生成刺绣图案！武汉纺织大学可视计算与数字纺织团队发布首个多缝线刺绣生成对抗网络模型，被顶级期刊 TVCG 录用
- 数据集：包含 30K + 图像，为目前已知的最大刺绣数据集
- 模型架构：包含区域感知纹理生成网络与着色网络两个子网络
- 研究结果：MSEmbGAN 优于目前最先进的刺绣合成和风格转换方法
- 定量评估
- 在定量评估中，研究人员基于构建的多针刺绣数据集，对比了 Pix2Pix、CycleGAN、MUNIT、DRIT++ 等风格迁移方法。如下表所示，研究人员对比较结果进行了量化，并计算了 Learned Perceptual Image Patch Similarity (LPIPS) 和 Fréchet Inception Distance (FID)。
- 定性评估
- 用户反馈调查
- 消融实验
- 坚持将计算机技术与纺织服装产业深度融合，多领域成果显著
可智能生成刺绣图案！武汉纺织大学可视计算与数字纺织团队发布首个多缝线刺绣生成对抗网络模型，被顶级期刊 TVCG 录用
可智能生成刺绣图案！武汉纺织大学可视计算与数字纺织团队发布首个多缝线刺绣生成对抗网络模型，被顶级期刊 TVCG 录用
2024年9月25日修改
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