閲覧可能ファイル 

ファイル	フォーマット	サイズ	閲覧回数	説明
gradse_65_22R4110	pdf	480 KB	34

論文情報

ファイル出力

アイテムタイプ	紀要論文
タイトル	CNNに基づくAnimeGAN改良の提案
その他のタイトル	PROPOSAL FOR ANIMEGAN IMPROVEMENT BASED ON CNN
著者	著者名 王, 爽
	著者名 Ou, sou
言語	jpn
ISSN	24368083
DOI	https://doi.org/10.15002/00030736
出版者	法政大学大学院理工学研究科
雑誌名	法政大学大学院紀要. 理工学研究科編
巻	65
開始ページ	1
終了ページ	3
発行年	2024-03-24
著者版フラグ	Version of Record
キーワード	NST
	AnimeGAN
	CNN
	Lab
抄録	In this paper, we propose a method to address the discoloration issue in the AnimeGAN model. Our methodology employs Convolutional Neural Networks (CNN) to sustain the chromatic integrity of the original image. According to the experimental results, the discoloration problem of AnimeGAN has been rectified, successfully preserving the color of the original image.
資源タイプ	Article
インデックス	資料タイプ別 ＞ 学内論文 ＞ 法政大学大学院紀要. 理工学研究科編
	501 学内論文 ＞ 紀要 ＞ 法政大学大学院紀要. 理工学研究科編 ＞ 65

ホームへ戻る