State of the "Art": A Taxonomy of Artistic Stylization Techniques for Images and Video(六)

本文探讨了非写实动画与渲染(NPAR)、计算美学(CAe)等领域的未来挑战,包括通过专题讨论会(symposia)和主旨发言(keynote)等形式进行交流。文中还涉及了结构化的方法(structured methodologies)、视觉解释(visualexplanations)以及交互设计中的工作流程(workflow)等关键议题。

6 Future Challenges

 *1.symposium  专题讨论会
     symposia
  2.(NPAR)Non-Photorealistic Animation and Rendering
     (CAe)Computational Aesthetics
  3.keynote  主旨发言
 *4.recap  扼要重述
 *5.for the record  为准确起见
  6.be phrased as  被归纳为
  7.be reduced to a sketch  被简化为略图
  8.artistic turing test  艺术图灵测试
  9.be in common parlance  是通俗用语
        parlance  用语
  10.visual explanations  视觉解释
  11.perceptually grounded  基于感知的

6.1 Evalution

 *1.panel discussion  专家组讨论
 *2.structured methodologies   结构化的方法
  3.objectify  客观化;具体化
  4.side-by-side  一起
  5.pile sort   堆排序
  6.largely  大部分地
 *7.be aligned with  相关联
  8.portrait  肖像
  9.visual interest  视觉趣味

6.2  Interaction

  1.deliver useful tools   找到有用的工具
  2.Waking Life   半梦半醒的人生
  3.A Scanner Darkly  黑暗扫描仪
  4.uptake  摄取
 *5.through to  adv.直到
 *6.workflow  工作流程
 *7.sth. can result  可以得到……结果
 *8.reflect on  仔细考虑
  9.position paper   表明对问题所持见解的论文
 *10. by (one's) nature  本质上
 *11.in the general case   一般情况下
 *12.appeal to  吸引
  13.end user  终端用户
  14.creative professionals  专业创意人士
 *15.validation  确认
  16.ethnography   人种论
  17.requirement elicitation   需求获取
       elicitation  引出
  18.draw on  利用
  19.forge  锻造
  20.research community  研究团体
  21.evolutionary art  艺术进化
  

6.3 Technical Directions 

  1.technical direction   技术方向
  2.initial forays  初步的尝试
     foray  突袭
 *3.beneficiary  受益人
  4.subject  主题
  5.caricature   漫画;绘制结果
  6.generalize  概括
  7.markup  标记
  8.desirable   令人满意的
 *9.provocatively  挑逗地
  10.realism  现实性
 *11.overall  所有的
  12.rectangular stamps  矩形邮票区域
  13.bump-mapped  凹凸映射的












先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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