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基于神经网络的黑白相片染色

 计算机学院(国家示范性软件学院)

Neural network-based monochrome coloring

该项目的研究目的是开发一种基于条件对抗生成网络的黑白图像自动上色技术。该技术以CGAN为核心,实现质量高、样式多样、用户可控的图像彩色化。 相比其他深度学习框架,CGAN更适合图像生成任务。CGAN可以显著增强模型的生成多样性。加入条件信息,CGAN可以指导模型生成符合条件约束的样本。同时,CGAN可以加入用户输入作为条件,实现用户导向的图像生成。 该技术的成功研发,将推动基于深度学习的图像增强技术的发展,为用户提供更优质的图像处理服务。它不仅可用于智能相册、老照片修复等大众应用,也可服务于文物保护、卫星图像处理等专业领域,具有重要的科研价值和应用价值。

项目分数

项目信息

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项目负责人

赵诗雨2023级 计算机学院(国家示范性软件学院) 计算机

项目成员

蔡正舟2022级 计算机学院(国家示范性软件学院) 计算机科学与技术

王宇凡2022级 人工智能学院 人工智能

李日鹏2022级 计算机学院(国家示范性软件学院) 计算机

指导老师

徐溟鲲计算机学院(国家示范性软件学院) 高级工程师

评审老师

张树壮计算机学院(国家示范性软件学院) 副教授

黄俊飞计算机学院(国家示范性软件学院) 讲师

梁美玉计算机学院(国家示范性软件学院) 教授

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该项目暂无荣誉
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