TY - A2的太阳,Le王盟——t . PY - 2022 DA - 2022/09/01基于TI -深度学习编程和非功能性测试的创建算法艺术品SP - 2325179六世- 2022 AB -在计算机视觉领域,这是一个非常具有挑战性的任务使用人工智能深度学习方法实现非功能性测试的编程和创造的艺术品。与深度学习技术的不断发展和完善,这个任务已经成为现实。生成对抗网络模型用于深度学习可以产生新的图像基于图像数据的提取和分析功能,已成为非功能性测试的一个重要工具艺术品图像生成。为了更好地实现非功能性测试艺术品编程,分析了工作原理,传统的敌对的生成方法,然后使用StyleGAN模型编辑图像的高级属性,可有效控制非功能性测试生成的样式和风格的艺术品的形象。最后,为了提高生成的图像的质量,本文介绍了一个通道注意机制和空间注意机制,确保生成的图像更合理和现实的。最后,通过大量的实验,证明了非功能性测试的作品传播基于人工智能编程算法深度学习提出了可以控制图像生成的整体风格根据传输的需求,和生成的图像特征具有良好的细节和高视觉质量。SN - 1574 - 017 - 2022/2325179 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2022/2325179——摩根富林明-移动信息系统PB - Hindawi KW - ER