CGAN驱动的多风格素描照片生成：提升细节与多样性的关键技术

本文主要探讨了基于条件生成对抗网络（Conditional Generative Adversarial Networks, CGAN）的多风格素描-照片生成技术。针对传统生成模型在生成图像时存在的问题，如细节缺失和图片模糊，研究者利用了变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）的强大特征提取能力，以提升生成照片的质量。实验结果显示，在CUHK student人脸库上运用CGAN，显著提高了生成照片的相似性度，将之从原来的0.77提升到了0.86（提升了0.09）。这表明CGAN在保持照片真实感的同时，能够更好地保留原始素描的特征。 在实际应用中，手绘素描由于画家的不同，其风格差异很大。为解决单一风格训练导致的输入图像局限性，研究者采用了扩展训练数据集的方法，即使用多种不同的素描风格进行训练，以此增强模型的泛化能力。这种策略的实施使得生成照片的相似性度进一步提升，从之前的0.603增长到0.836（提高了0.233），显示了使用多风格训练对提高生成照片多样性和质量的有效性。 本文的关键技术包括图像处理、变分自编码器、条件生成对抗网络以及素描生成，这些都是现代计算机视觉领域的重要组成部分。通过这种方法，研究人员不仅解决了素描到照片的转换问题，还展示了如何通过技术手段增强模型的适应性和灵活性，使之能够生成更多样化的艺术作品。这项工作对于提高图像生成技术的品质和应用范围具有重要的理论价值和实践意义。