1、“.....而解码器则用于将特定的风格进行融合。整体的网络架构类似于，如图所示。摘要在這篇文章当中，我们创新性的提出构生成风格画作的可能性。结构通常，结构包含两部分，即判别器与生成器。生成器将随机分布映射到目标域，生成与真实数据尽可能接近的数据分布。而判别器则尽力将生成器生成的数据与真实数据区别开来。最后达到纳什均衡即判别器无法正确分辨数据是来自于生成器生成还是真实样基于生成对抗网络自动生成动漫人物形象的研究论文原稿统的结构类似，对抗损失为组极大与极小对抗，生成器与判别器所需要优化的目标恰好相反。在我们的假设当中......”。

2、“.....我们还需要内容损失函数的约束。在结构当中，内容损失函数被定义成为预训练合。整体的网络架构类似于，如图所示。等模型的提出，也是我们看到了利用生成对抗网络结构生成风格画作的可能性。结构通常，结构包含两部分，即判别器与生成器。生成器将随机分布映射到目标域，生成与真实数据尽可能接近的数据分布。而判别器则尽力将生成器的图像变为艺术化的图片，又变成了个令人关注的问题。和很多艺术形式相同，许多漫画的形象都是基于真实世界的场景制作的......”。

3、“.....首先，判别器将随机生成的映射到，而判别器则需要尽力将与分别开来。与分别摘要在這篇文章当中，我们创新性的提出了种对杭生成架构，可以将真实世界的图片进行图像风格的迁移，这是计算机视觉领域非常激动人心的问题。以往对于风格迁移的探索大多为对卷积神经网络中风格与内容信息的分离重组，而我们的工作则直接用生成对抗网络进行迁移。相较于传统方法使用成对练过程。采集了大量用于训练的风格样本，最后实现了非常不错的效果，相信对图像风格迁移研究将会有大幅的促进。参考文献，用于我们训练的数据为网络上采集的大量漫画电影的截图......”。

4、“.....也使得我们的应用推广变得更加容易。所有的照片最后都被重新调整大小为。在这篇文章当中，用于训练的截图均来自于灌篮高手，而用于迁移的图像则自于现实生活当中篮球比赛的图像结果我们。在这篇文章当中，我们将与图像迁移任务进行了有机的结合，提出了用于特定风格图像的结构，并且设计了当中提到的结构设定方式。结论在这篇文章当中，我们提出了种新颖的结构，以解决特定风格图片的迁移问题。我们沿袭了框架，采用对抗损失与内容损失加权的形式监督训练过程。采集了大量用于训练的风格样本，最后实现了非常不错的效果......”。

5、“.....容损失函数，以及内容损失函数设定在第几层，以约束还是以进行约束，通过大量实验对比，我们的得出了在节当中提到的结构设定方式。结论在这篇文章当中，我们提出了种新颖的结构，以解决特定风格图片的迁移问题。我们沿袭了框架，采用对抗损失与内容损失加权的形式监督训用推广变得更加容易。所有的照片最后都被重新调整大小为。在这篇文章当中，用于训练的截图均来自于灌篮高手，而用于迁移的图像则自于现实生活当中篮球比赛的图像结果我们生成了大量风格迁移的结果，可以看到......”。

6、“.....除此之外，因为使用了相对而言较为轻量的网络，成了大量风格迁移的结果，可以看到，结果是十分令人满意的。除此之外，因为使用了相对而言较为轻量的网络，因此我们可以在秒钟之内，完成约张内容的迁移，对比传统方法的速度，有非常明显的提升。如图所示。损失函数所扮演的作用如图所示，我们对比了很多种损失函数的设定，包括是否引入颖的损失函数，以实现更佳的生成效果，主要贡献为我们提出了种新颖的结构，可以学习真实图片到动漫图片的映射。所生成的效果，达到了目前的最佳效果。我们从网上采集了大量艺术家的作品......”。

7、“.....基于生成对抗网络自动生成动漫人物形象的研究论文原稿。数据。参考文献，此我们可以在秒钟之内，完成约张内容的迁移，对比传统方法的速度，有非常明显的提升。如图所示。损失函数所扮演的作用如图所示，我们对比了很多种损失函数的设定，包括是否引入内容损失函数，以及内容损失函数设定在第几层，以约束还是以进行约束，通过大量实验对比，我们的得出了在基于生成对抗网络自动生成动漫人物形象的研究论文原稿注的问题。和很多艺术形式相同，许多漫画的形象都是基于真实世界的场景制作的，如图电影龙猫中这栋房子的图画......”。

8、“.....数据用于我们训练的数据为网络上采集的大量漫画电影的截图，这样获取数据的手段无疑是非常廉价的，也使得我们的应种对杭生成架构，可以将真实世界的图片进行图像风格的迁移，这是计算机视觉领域非常激动人心的问题。以往对于风格迁移的探索大多为对卷积神经网络中风格与内容信息的分离重组，而我们的工作则直接用生成对抗网络进行迁移。相较于传统方法使用成对的样本进行训练，我们的方法训练起来更加本。我们的结构，是种框架下的风格迁移网络，其定义如下。首先，判别器将随机生成的映射到，而判别器则需要尽力将与分别开来......”。

9、“.....代表损失函数，类似于标准的型特定层输出的差值，与传统当中的定义相同，我们将内容损失函数定义如下特征层的选取极有技巧性，关于这方面详细的结果，我们将会在实验部分详细表述。基于生成对抗网络自动生成动漫人物形象的研究论文原稿。等模型的提出，也是我们看到了利用生成对抗网络成的数据与真实数据区别开来。最后达到纳什均衡即判别器无法正确分辨数据是来自于生成器生成还是真实样本。我们的结构，是种框架下的风格迁移网络，其定义如下。其中用来平衡两个损失。在我们的实验当中，取值为时......”。