基于循环生成对抗网络的漫画生成开题报告

1. 一、本选题研究的目的及意义

近年来，随着深度学习技术的迅速发展，人工智能在图像生成领域取得了显著的突破，其中漫画生成作为一项具有挑战性和趣味性的研究方向，受到了广泛关注。

漫画作为一种独特的艺术形式，其创作过程需要丰富的想象力和专业的绘画技巧。

传统漫画创作通常依赖于人工绘制，费时费力且创作效率低下。

2. 二、本选题国内外研究状况综述

近年来，漫画生成技术已成为计算机图形学和人工智能领域的研究热点，国内外学者在该领域取得了一系列成果。

1. 1.国内研究现状

国内学者在漫画生成领域的研究起步相对较晚，主要集中在基于图像风格迁移和深度学习的漫画生成方法。

3. 三、本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题主要研究基于循环生成对抗网络的漫画生成方法，旨在构建一个能够生成高质量、多样化漫画的模型。

1. 1.主要内容

-研究rnn-gan的网络结构和训练策略，构建适用于漫画生成的模型框架。

4. 四、研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤进行：
1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解漫画生成领域的最新研究进展，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.数据收集与处理：收集大量的漫画数据，并进行预处理，例如图像格式转换、数据增强等，为模型训练提供数据支持。

3.模型设计与实现：基于rnn-gan构建漫画生成模型，设计网络结构、损失函数、训练策略等。

5. 五、研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.提出了一种基于rnn-gan的漫画生成模型，结合了rnn对时间序列数据的处理能力和gan的生成能力，能够生成具有连贯情节和高质量的漫画。

2.探索了漫画数据的特征表示和生成机制，提出了有效的漫画图像特征表示方法和漫画情节生成策略，提高了生成漫画的质量和多样性。

3.开发了漫画生成系统，为漫画爱好者提供方便易用的创作工具，促进了漫画创作的普及和发展。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 孙俊, 黄河燕, 彭宇行. 生成对抗网络综述[j]. 自动化学报, 2017, 43(3): 321-346.

2. 张志华, 王国胤, 邢春晓, 等. 生成对抗网络及其在图像生成中的应用[j]. 软件学报, 2018, 29(1): 22-36.

3. 刘建伟, 刘威, 马占宇, 等. 生成对抗网络研究进展[j]. 计算机学报, 2018, 41(6): 1359-1378.