1. 本选题研究的目的及意义
#本选题研究的目的及意义
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，特别是深度学习的兴起，数字图像生成领域取得了突破性进展。
其中，动漫作为一种独特的艺术形式，因其夸张的造型、丰富的色彩和广阔的想象空间，在全球范围内拥有众多爱好者。
然而，传统的手绘动漫创作过程耗时耗力，对画师的技能要求较高。
2. 本选题国内外研究状况综述
#本选题国内外研究状况综述
动漫人像生成作为计算机视觉和人工智能领域的一个新兴研究方向，近年来受到国内外学者的广泛关注。
##国内研究现状
国内学者在动漫人像生成方面取得了一定的进展，主要集中在以下几个方面：
基于变分自编码器（VAE）的生成方法:一些学者利用VAE的编码-解码结构学习动漫人像的潜在特征表示，并通过解码器生成新的动漫人像。
例如，XXX[1]等人提出了一种基于条件VAE的动漫人像生成方法，可以根据用户输入的文本描述生成相应的动漫人像。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
#本选题研究的主要内容及写作提纲
##主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.对抗生成网络（GAN）原理研究:深入研究GAN的基本原理、模型结构、训练算法以及常见变种，分析其在图像生成方面的优势和不足，为动漫人像生成模型的设计提供理论基础。
2.动漫人像数据集构建:收集整理现有动漫人像数据集，并根据研究需要进行数据清洗、标注和预处理，构建一个规模适宜、质量良好的动漫人像数据集，为模型训练和评估提供数据支持。
3.动漫人像生成模型设计:基于所研究的GAN方法，结合动漫人像的特点，设计一个高效稳定的动漫人像生成模型。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤展开：
1.文献调研:深入调研国内外关于对抗生成网络、动漫人像生成、图像生成等方面的文献资料，了解相关领域的研究现状、最新进展和存在问题，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.数据收集与处理:收集整理现有动漫人像数据集，例如Getchu、Danbooru2018等，并根据研究需要进行数据清洗、标注和预处理。
具体包括：去除重复图像、筛选高质量图像、对图像进行人脸关键点标注、调整图像尺寸等，构建一个规模适宜、质量良好的动漫人像数据集，为模型训练和评估提供数据支持。
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.针对动漫人像特点的GAN模型优化:本研究将结合动漫人像的艺术风格和特征，对GAN模型结构和训练策略进行针对性优化，以提高生成图像的质量、多样性和艺术性。
例如，在生成器网络中引入注意力机制，使模型更加关注动漫人像的关键特征，如眼睛、头发等，以生成更加逼真、传神的动漫人像；在判别器网络中引入风格损失函数，使模型能够更好地学习动漫人像的艺术风格，以生成更具艺术感的图像。
2.动漫人像生成的可控性探索:本研究将探索如何控制生成动漫人像的特征，例如发型、表情、服饰等，以满足用户个性化创作需求。
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. 刘建伟, 张凯, 孙哲南, 等. 生成对抗网络及其在图像生成中的应用综述[J]. 软件学报, 2018, 29(1): 22-42.
2. 胡正平, 刘万军, 李华. 生成对抗网络综述[J]. 自动化学报, 2019, 45(3): 391-409.
3. 郑哲, 蔡强, 孙星明, 等. 基于生成对抗网络的图像生成技术综述[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(16): 1-12.
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