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基于手绘草图的图片合成系统设计与实现的中期报告
1.项目简介：
本项目是一个基于手绘草图的图片合成系统。用户可以通过手绘草图，快速地生成一张具有相同元素的图片，并可以对生成的图片进行一定的编辑。
2.项目目标：
-快速生成与草图相似的图片。
-提供基础图像编辑功能，包括裁剪、旋转、调整亮度、对比度、色彩等。
-保持原有草图的元素，保证合成图片符合用户的期望。
3.实现步骤：
本项目采用深度学习的方式生成图片。具体实现步骤如下：
-获取数据集：从公共数据集或爬虫爬取的图片中筛选出与草图相似的图片作为数据集。
-数据预处理：包括图片归一化、数据分割等。
-模型设计：本项目采用对抗生成网络（GAN）来生成图片。生成器和判别器采用卷积神经网络。生成器的输入为草图，输出为生成的图片。判别器的输入为生成器生成的图片或真实图片，输出为图片是真实的概率。
-模型训练：使用数据集训练生成器和判别器，并不断调整模型参数。
-模型应用：使用训练好的模型进行图片生成，并提供基础的图像编辑功能。
4.预期成果：
本项目预期实现基于手绘草图的图片合成系统，并实现以下功能：
-快速生成与草图相似的图片。
-提供基础图像编辑功能，包括裁剪、旋转、调整亮度、对比度、色彩等。
-保持原有草图的元素，保证合成图片符合用户的期望。
5.项目进展：
目前已完成数据集的收集和处理。模型已设计完成，正在进行模型的训练。同时，正在进行基础的图像编辑功能的开发。
6.存在的问题：
-数据集质量的问题，需要进一步筛选出更符合要求的数据集。
-模型训练时间过长，需要进一步优化模型，提高模型训练效率。
-图像编辑功能的实现细节有待进一步完善。
7.下一步工作：
-完善数据集的质量，进一步提升准确度。
-进一步优化模型，提高训练效率和生成效果。
-细化图像编辑功能的实现，提高用户体验。
-完成系统测试，修复存在的问题，实现最终目标。