Chinese_Traditional_Painting_etc

displayName: Chinese Traditional Painting dataset
license:
- Unknown
mediaTypes:
- Image
paperUrl: https://arxiv.org/pdf/1812.03264v2.pdf
publishDate: "2018"
publishUrl: https://github.com/lbsswu/Chinese_style_transfer
publisher:
- Beijing University of Posts and Telecommunications
- North Carolina State University
- Salesforce Research
- Beijing Winsense Technology Co. Ltd
- Alibaba
tags:
- Mountain
- Lake
- River
- Bridge
taskTypes:
- Style Transfer

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# 数据集介绍
## 简介
用于风格迁移的国画数据集包含 1000 张内容图像和 100 张风格图像。
内容图像多为江南地区的山、湖、河、桥、楼等写实场景。不仅包括中国的风景，还有莱茵河、阿尔卑斯山、黄石、大峡谷等美丽的图画。内容图像包括中国传统绘画的多种类型。
## 引文
```
@inproceedings{li2018neural,
title={Neural abstract style transfer for chinese traditional painting},
author={Li, Bo and Xiong, Caiming and Wu, Tianfu and Zhou, Yu and Zhang, Lun and Chu, Rufeng},
booktitle={Asian Conference on Computer Vision},
pages={212--227},
year={2018},
organization={Springer}
}
```

## Download dataset
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显示名称：中国传统绘画数据集（Chinese Traditional Painting dataset）
许可证：未知
媒体类型：图像（Image）
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1812.03264v2.pdf
发布年份：2018年
发布网址：https://github.com/lbsswu/Chinese_style_transfer
发布机构：北京邮电大学、北卡罗来纳州立大学、Salesforce Research、北京华胜天成科技股份有限公司、阿里巴巴
标签：山峦、湖泊、河流、桥梁
任务类型：风格迁移（Style Transfer）

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# 数据集介绍
## 简介
本数据集为面向风格迁移（Style Transfer）任务的中国传统绘画数据集，共包含1000张内容图像与100张风格图像。内容图像多取材于江南地区山峦、湖泊、河流、桥梁、楼宇等写实场景，不仅涵盖中国本土自然风光，还包含莱茵河、阿尔卑斯山脉、黄石、大峡谷等域外知名景观的写实画作；同时，内容图像覆盖中国传统绘画的多种创作类型。
## 引用格式

@inproceedings{li2018neural,
title={Neural abstract style transfer for chinese traditional painting},
author={Li, Bo and Xiong, Caiming and Wu, Tianfu and Zhou, Yu and Zhang, Lun and Chu, Rufeng},
booktitle={Asian Conference on Computer Vision},
pages={212--227},
year={2018},
organization={Springer}
}

## 数据集下载
:modelscope-code[]{type="git"}

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集包含1000张内容图像和100张风格图像，主要用于中国画风格迁移研究。内容图像涵盖江南地区的现实场景（如山水、湖泊、桥梁等）以及国际著名景观（如莱茵河、阿尔卑斯山等），风格多样，适用于艺术风格转换任务。