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学习操控艺术图像
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们提出了一个多领域艺术品合成框架，利用条件生成对抗网络从语义地图生成高质量艺术作品。该框架结合数据集和方法，能够生成用户可控的高质量艺术作品。
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关键要点
- 提出了一个多领域艺术品合成框架，通过语义布局生成艺术作品。
- 推出了名为 ArtSem 的数据集，包含 40,000 张艺术品图像及其语义标签地图。
- 利用条件生成对抗网络（GAN）从语义地图生成高质量艺术品，无需成对训练数据。
- 模型能够学习样式和语义信息的结合表示，提高生成艺术图像的质量。
- 结合数据集和方法，能够生成用户可控的高质量艺术作品。
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