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近日，國科大經(jīng)管學(xué)院師生高翔、張鈺奇、田英杰合作的科研論文Learning to Incorporate Texture Saliency Adaptive to Image Cartoonization被機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的頂級會議ICML2022錄用，本屆ICML會議共收到有效投稿5630篇，共計1117篇被錄用，錄用率僅19.8%。

ICML全稱為International Conference on Machine Learning，即國際機器學(xué)習(xí)大會。ICML是由國際機器學(xué)習(xí)學(xué)會（IMLS）主辦的年度機器學(xué)習(xí)國際頂級會議。在中國計算機學(xué)會的國際學(xué)術(shù)會議排名中，ICML為人工智能領(lǐng)域的A類會議。

該論文提出了一個新穎的圖像動漫風(fēng)格遷移模型，建立了圖像級與區(qū)域級并行的對抗學(xué)習(xí)，區(qū)域級分支將對抗學(xué)習(xí)約束在卡通圖像紋理顯著的區(qū)域，以更好地感知和傳遞卡通紋理特征。這種方法可以高效地深入挖掘動漫圖像的紋理特征和表征分布，在多個數(shù)據(jù)集，尤其是高分辨率數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)了更為顯著、生動的風(fēng)格渲染效果。該研究為卡通風(fēng)格遷移的研究開創(chuàng)了新的思路。