人工智能下民间体育文化的智能化发展与保存

快速阅读: 据《Nature.com》称，研究开发基于CycleGAN的模型，生成高质量人体图像再现传统体育动作，提出姿态与身份一致性判别机制及外观一致性损失函数。实验显示，该模型在视觉质量、真实性和多样性上优于其他模型，为传统体育文化的数字化保护提供了技术支持。

这项研究提出了一种基于循环一致生成对抗网络（CycleGAN）的模型，用于生成高质量的人体图像以再现传统体育运动的动作。研究创造性地设计了一种姿态一致性与身份一致性的判别机制，并引入了外观一致性损失函数。最终验证了该模型在图像生成任务中的有效性。

在DeepFashion和Market-1501数据集上的实验结果显示，与其他模型相比，提出的模型生成的图像在视觉质量和真实性方面具有明显优势。进一步的消融实验表明，引入外观一致性损失后，模型在图像Inception得分、结构相似性指数和多样性得分上分别比最优对比模型提升了1.49%、1.76%和2.2%。这充分说明该损失函数在提升图像质量方面的显著作用。此外，在多项评估指标中，提出的模型表现尤为突出。在真实性辨别实验中，生成的图像有58.25%的可能性被判定为真实，显著优于其他模型。同时，在民间体育文化动作数据集上的测试结果也表明，提出的模型在图像多样性和质量的平衡方面表现优异。这些结果表明，CycleGAN模型能够更好地还原民间体育运动的细节与真实性。这一发现为传统体育文化的数字化保护与传承提供了强有力的技术支持。

这项研究成果不仅推动了图像生成技术的发展，更为传统文化的数字化保存开辟了新路径。

(以上内容均由Ai生成)