语义区域风格约束下的图像合成

生成对抗网络近年来发展迅速,其中语义区域分割与生成模型的结合为图像生成技术研究提供了新方向。在当前的研究中,语义信息作为指导生成的条件,可以通过编辑和控制输入的语义分割掩码来生成理想的特定风格图像。文中提出了一种具有语义区域风格约束的图像生成框架,利用条件对抗生成网络实现了图像分区域的自适应风格控制。具体而言,首先获得图像的语义分割图,并使用风格编码器提取出图像中不同语义区域的风格信息;然后,在生成端将风格信息和语义掩码对应生成器中的每个残差块分别仿射变换为两组调制参数;最后,输入到生成器中的语义特征图根据每个残差块的调制参数加权求和,并通过卷积与上采样渐进式地生成目标风格内容,从而有效地将语义信息和风格信息相结合,得到最终的目标风格内容。针对现有模型难以精准控制各语义区域风格的问题,文中设计了新的风格约束损失,在语义层次上约束区域风格变化,减小不同语义区域的风格编码之间的相互影响;另外,在不影响性能的前提下,采取权重量化的方式,将生成器的参数存储规模压缩为原来的15.6%,有效降低了模型的存储空间消耗。实验结果表明,所提模型的生成质量在主观感受和客观指标上较现有方法均有显著提高,其中FID分数比当前最优模型提升了约3.8%。     

光伏组件潜在诱导衰减效应的研究

光伏组件的潜在诱导衰减会减少光伏发电系统对外输出的电能,严重情况下使光伏发电系统瘫痪,几乎不对外输出电能。在温度为85℃和85%湿度条件下,对单块光伏组件模拟光伏发电系统中出现的潜在诱导衰减效应,即组件的铝边框和输出端产生1 000 V的电势差。每隔6 h测试一次组件的电致发光(EL)图像和I-V电性能,实验持续时间为48 h。结果表明:该效应会使组件产生漏电,漏电程度随着实验持续的时间而变得严重。运用电容原理解释潜在诱导衰减产生的物理机制,并采用低介电常数的封装材料制作新的光伏组件,能使组件的功率衰减控制在2%以内,完全具有抗潜在诱导衰减的性能。