使用 USE-CMHSA-GAN 增强动漫图像生成
计算机视觉与模式识别
2024-11-19 v1 人工智能
摘要
随着 ACG（动漫、漫画和游戏）文化的日益流行，生成高质量动漫人物图像已成为重要的研究主题。本文提出一种新型生成对抗网络模型 USE-CMHSA-GAN，旨�生成高质量的动漫人物图像。该模型基于传统 DCGAN 框架，引入 USE 和 CMHSA 模块以增强动漫人物图像的特征提取能力。实验在 anime-face-dataset 上进行，结果表明 USE-CMHSA-GAN 在 FID 和 IS 分数方面优于包括 DCGAN、VAE-GAN 和 WGAN 在内的其他基准模型，表明图像质量优越。这些发现表明 USE-CMHSA-GAN 在动漫人物图像生成中具有高度有效性，为进一步提高生成模型的质量提供了新见解。
引用
@article{arxiv.2411.11179,
title = {Enhanced Anime Image Generation Using USE-CMHSA-GAN},
author = {J. Lu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.11179},
year = {2024}
}