1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着人工智能和深度学习技术的飞速发展，图形风格迁移作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，受到了越来越多的关注。
图形风格迁移旨在将一幅图像的艺术风格转移到另一幅图像的内容上，从而生成具有独特视觉效果的新图像，其在艺术创作、图像编辑、广告设计等领域具有广阔的应用前景。
本选题旨在深入研究基于深度学习的图形风格迁移算法，探索如何有效地提取图像风格特征、优化内容与风格的融合过程，并提升风格迁移的效果。
2. 本选题国内外研究状况综述
图形风格迁移作为计算机视觉和艺术交叉领域的研究热点，近年来取得了显著进展。
gatys等人[1]率先提出了一种基于深度神经网络的风格迁移方法，利用卷积神经网络提取图像的内容和风格特征，并通过迭代优化生成风格化图像。
该方法虽然取得了一定的效果，但存在计算效率低、生成图像质量不稳定等问题。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题的研究内容主要包括以下几个方面：
1.深入研究深度学习理论，特别是卷积神经网络（cnn）和生成对抗网络（gan）在图像处理中的应用，为图形风格迁移算法的设计奠定理论基础。
2.分析现有图形风格迁移算法的优缺点，并在此基础上，提出一种基于深度学习的图形风格迁移算法，重点关注风格特征的有效提取、内容与风格的自然融合以及模型训练过程的优化。
3.构建完整的图形风格迁移系统，并进行实验验证，评估所提出算法的有效性和先进性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解图形风格迁移领域的最新研究进展、主要技术路线和发展趋势，为研究方向的确定和算法的设计提供参考。
2.算法设计与实现阶段：基于深度学习理论，结合现有图形风格迁移算法的优缺点，设计一种基于深度学习的图形风格迁移算法。
该算法将重点关注风格特征的有效提取、内容与风格的自然融合以及模型训练过程的优化。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种高效的风格特征提取方法：针对现有方法在提取复杂艺术风格特征时存在的信息丢失和精度不足等问题，研究并提出一种基于深度卷积神经网络的风格特征提取方法，以期更全面、更准确地捕捉图像的抽象艺术风格。
2.设计一种自适应的内容与风格融合策略：为了解决在风格迁移过程中内容信息丢失和风格化效果不自然等问题，研究并设计一种自适应的内容与风格融合策略，旨在根据不同的图像内容和目标风格，动态调整内容和风格信息的融合比例，以实现更自然、更和谐的风格迁移效果。
3.提出一种改进的损失函数设计方法：针对现有损失函数在模型训练过程中存在收敛速度慢、生成图像质量不稳定等问题，研究并提出一种改进的损失函数设计方法，以提高模型的训练效率和生成图像的质量。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 葛仕明,张凯,章毓晋.生成对抗网络综述[j].计算机学报,2017,40(06):1305-1322.
2. 张琛,杜俊,林春雨.基于深度学习的图像风格迁移方法综述[j].计算机辅助设计与图形学学报,2018,30(12):2337-2349.
3. 毛星云,冷彪.深度学习与应用实践[m].北京:机械工业出版社,2018.
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