【摘 要】
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进入二十一世纪,随着互联网的不断发展,文本信息逐渐被图像、视频等新一代视觉信息所代替。而如今大多数移动设备都具有较为良好的拍摄功能,因此人们对于多媒体信息处理的需
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进入二十一世纪,随着互联网的不断发展,文本信息逐渐被图像、视频等新一代视觉信息所代替。而如今大多数移动设备都具有较为良好的拍摄功能,因此人们对于多媒体信息处理的需求也越来越强烈。近期,随着一款名为Prisma的软件的风靡,图像风格化技术开始走入大众的视线。本文主要考虑Justin等人的实时图像风格化算法。该算法在测试阶段的效率非常高,并且能产生高质量的风格化图像。然而,其针对某一风格进行模型训练的耗时仍然较长,通常需要几个小时。此外,在数码印花打印应用中,该算法对纯色背景的图像风格化的效果也不尽如人意。本文的工作主要有以下两个方面:(1)将多个设备配置成一个可用的TensorFlow分布式集群,并添加新的启动参数用于动态地配置集群环境,将实时图像风格化算法架构在TensorFlow分布式集群上,通过并行地训练模型,大大地减少模型的训练时间。(2)对纯色背景的图像,先采用图像分割方法将图像的前景与背景进行分离,然后对图像的前景与背景分别执行风格化算法,最终合并得到符合生产要求的图像。实验结果表明,本文的方法的确提升了模型训练的速度,并能对纯色背景的图像产生符合生产要求的风格化图像。
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