全文总字数：4490字
1. 毕业设计（论文）的内容和要求
课题背景及意义
随着人工智能的进步，相关技术的应用面越来越广泛，正在不断展现其对世界发展的影响。近年来，在图像处理方面，人工智能取到了巨大的技术进步和大量的实际应用。比如图像修复，由此产生了利用人工智能技术对老旧照片进行还原和修复的需求。但是，传统的PS技术难以快速大量处理，一些深度学习模型也不能很好的解决老照片的还原修复问题，于是出现了使用生成网络模型中的变分自编码器（Variational auto-encoder，VAE）进行处理并再生成的方法，并取得了相当不错的效果。由此就有了一种比较有效的老照片修复方法，使得在实际生活中对老照片修复成为可能。
课题研究内容
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2. 实验内容和要求
Windows 10操作系统环境、AnaConda3.x运行环境
以PyTorch1.x框架为基础
以VAE，GAN等为算法实现的网络模型
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3. 参考文献
参考文献
[1] 屠红艳，张挺，夏鹏飞，杜奕 基于改进型变分自编码器的不确定性空间信息重建方法
[2] 胡铭菲，刘建伟，左信 深度生成模型综述，10.16383/j.aas.c190866
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4. 毕业设计（论文）计划
起讫日期 | 设计（论文）各阶段工作内容 | 备 注 |
2021.1.6 ～2021.2.22 | 查阅参考资料，分析题目要求，完成开题 | |
2021.2.23 ～2021.3.6 | 学习软件和使用和相关算法知识的测试 | |
2021.3.7 ～2021.3.20 | 确定算法设计 | |
2021.3.21 ～2021.4.30 | 训练模型、调试、生成结果 | |
2021.5.1 ～2021.5.20 | 撰写、修改论文、查重 | |
2021.5.21 ～2021.6.10 | 准备答辩资料，正式答辩 | |
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