肖像描写

摘要： 文学创作中的细节描写,是指对人、事和物的微小处进行描写,通常来说这是读者容易忽视或感觉不重要的内容,对于学习写作的人来说,掌握细节描写是基础,也是难点所在。一、细节描写的呈现方式与要求细节描写类型众多,可以分为肖像描写、环境描写、语言描写、动作描写和心理描写等。肖像描写是外貌描写的一种,包括衣着、神态、容貌和体态等。细节描写看似漫不经心,甚至随手一写,但是能够极其有效地让人们对作者描写的对象拥有深刻的认识,展现出独特的艺术魅力。

摘要： 世界上没有完全相同的两片树叶,也没有完全相同的两个人。但是反映到同学们的作文中,却几乎是“千人一面”“众口同腔”。那么,如何将人物描写得独一无二呢?首先,对人物进行外貌描写。外貌描写,也称肖像描写,即对人物的外貌特征(包括人物的长相、穿着、身材、姿态等)进行描写。在描写外貌的过程中,我们既要了解人物的身份,也要揭示人物的性格特点,表达爱憎,加深读者对人物的印象。

摘要： 知识场1.什么是外貌描写?外貌描写,也叫肖像描写,是对人物的容貌、神情、衣着、姿态等特征的描写。外貌描写,既可以写人物的静态,即人的外表、着装等;也可以写人物的动态,即人物相关的活动与神态。2.外貌描写有什么作用?人物的外貌和内心世界有着密切的联系。

摘要： "超以象外,得其环中",这句话出自唐代司空图的《二十四诗品》,是指超越表面描写,掌握作品的核心内容。然而"五色令人目盲,发五音令人耳聋,五味令人口爽",在浓墨重彩和栩栩如生的语言、动作、肖像描写中,在亦真亦假、纷繁复杂的情节内容面前,许多考生在解答高考小说阅读题时手忙脚乱、拙于应付,丢掉了取舍、赏析乃至甄别的基本能力。

摘要： 一、肖像描写肖像描写即描绘人物的外貌特征,包括人物的身材、容貌、服饰、打扮以及表情、仪态、风度、习惯性动作特点,可描写不同时期的变化来揭示人物的思想、性格和气质。肖像描写的目的是以"形"传"神",表达作者的爱憎,加深读者对人物的印象,突出文学创作的主旨。

摘要： 2021年河南省中考现代文阅读题(《舵链》阅读)的第2题,是一道分析人物形象题:"从全文看,马参谋长是个什么样的人?请从两个方面简要分析。"分析人物形象,离不开人物描写的五个基本方面——外貌描写、语言描写、动作描写、心理描写和细节描写。一、外貌描写。包括肖像描写和神态描写,对人物身材、容貌、服饰、风度、神态等外部形象特征进行描写,作用是体现人物外在特征、生活状态、身份地位,甚至性格、心理和情感等。

摘要： 一个好的细节描写顶得上千言万语,一两个精彩的细节描写是记叙文中的亮点和得分点。用好细节描写,我们可以寓细节描写于其他描写方法之中。其一,细节描写寓于肖像描写之中肖像描写以人物的形象、服饰、神态等方面的细节来展现人物的身份特征以及境况遭遇。如傅雷先生所译《名人传》中贝多芬外貌细节描写:“乌黑的头发,异乎寻常的浓密,好似梳子从未在上面光临过,到处逆立,赛似‘梅杜萨头上的乱蛇’。眼中燃烧着一股奇异的威力,使所有见到他的人为之震慑;但大多数人不能分辨他们微妙的差别。因为在褐色而悲壮的脸上,这双眼睛射出一道犷野的光,所以大家总以为是黑的;其实却是灰蓝的。”

摘要： 无论是写人散文,还是小说,都很重视对人物的描写。人物的描写包括肖像描写、神态描写、动作描写、语言描写和细节描写,这些是刻画人物、丰满人物形象、充实入物性格的最基本、最重要的艺术手段。以鲁迅先生在《孔乙己》中的肖像描写为例,我们能够通过作者对人物肖像的描写获得很多有关人物的信息,运用的手法也值得我们借鉴。

摘要： 通过肖像描写特出人物特点是描写中的一项重要内容,本文列举生动的案例,从抓住个性特征、运用修辞方法和给人物起绰号三个方面介绍肖像描写的有效办法。

摘要： 相术是观察人体骨格形貌以推断性格和命运的一种方术。那么在中国古代的叙事作品中，涉及到相术现象的，主要有两类：一类是外貌描写，另一类是明确指出是相术现象的相术活动。肖像描写，大多对人物的性格、命运起到了暗示的作用，而明确指出的相术活动，则对后面的文本叙事起到了预叙的作用。而《西游记》中的相术描写，从内容上说，是分层次等级的；从叙事功能角度来说，却很少起到预叙的作用，《西游记》相术活动叙事功能的独特性就在于，它在叙事上鲜有预叙的功能，大部分的相术活动是参与到叙事过程中，成为叙事不可缺少的有机组成部分，推动叙事向前发展，起到塑造人物形象的作用，这一点又是与《西游记》的题材具有密不可分的原因的。

摘要： 提供一种肖像画生成装置、肖像画生成方法，其用于在从面部图像制作肖像画时，以发挥了像本人的样子的状态施加期望的修正。肖像画生成装置包括：图像取得部，取得拍摄了对象者的面部的面部图像；图像校正部，对所述面部图像实施至少校正面部的一部分的校正处理而生成校正面部图像；以及肖像画生成部，使用所述校正面部图像来生成所述对象者的肖像画。

摘要： 本发明公开了一种肖像风格迁移模型训练方法、肖像风格迁移方法以及装置。其中，模型训练方法包括：获取用户肖像图和绘画风格肖像图，一方面由用户肖像图和肖像风格迁移模型生成中间生成图；另一方面基于用户肖像图对绘画风格肖像图及其脸部掩码图进行配准变形；再综合用户肖像图、中间生成图、风格配准图和掩码配准图，计算作为训练目标的总损失对模型进行优化，重复上述过程直至训练完毕。本发明还相应提供了利用上述训练方法得到的模型进行肖像风格迁移处理的软硬件方案。本发明可以训练出补足了现有模型“考虑不周”之处的最佳肖像风格迁移模型，并由此优化后的模型可以生成大大减弱肖像瑕疵的绘画风格用户肖像图，进而改善用户使用体验。

摘要： 提供一种肖像画生成装置、肖像画生成方法，其用于在从面部图像制作肖像画时，以发挥了像本人的样子的状态施加期望的修正。肖像画生成装置包括：图像取得部，取得拍摄了对象者的面部的面部图像；图像校正部，对所述面部图像实施至少校正面部的一部分的校正处理而生成校正面部图像；以及肖像画生成部，使用所述校正面部图像来生成所述对象者的肖像画。

摘要： 终端信息获取单元11获取包括便携式终端10的位置信息、便携式终端10面向的方向信息、以及便携式终端10的终端姿势信息在内的信息。摄像机单元12产生通过拍摄周围图像获得的摄像机图像。描写历史计算单元14基于预先获取的活动历史和摄像机单元12的摄像范围来计算要显示的活动历史描写信息。图像合成单元15产生合成图像，在所述合成图像中，活动历史描写信息被描写在摄像机图像上。显示单元16显示图像合成单元15所产生的合成图像。

摘要： 本发明涉及图像处理领域，公开了一种肖像的卡通化方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取用户的自拍数据；根据预置风格化算法，对所述自拍数据进行卡通化处理，得到卡通化自拍数据；基于预置u2net神经网络，对所述卡通化自拍数据进行头部扣取处理，得到卡通头部数据；获取待拼接的动漫图像，接收所述动漫图像的锚点设置坐标；根据预置锚点设置坐标，将所述卡通头部数据拼接在所述动漫图像上，得到卡通化肖像数据。

摘要： 本发明涉及人脸图像与视频合成技术领域，公开了一种基于内容感知的深度肖像视频合成方法，通过运动估计模块对肖像区域的运动进行了充分的建模，并通过背景估计模块来提取目标参考图片的背景，从而获得充分的全内容肖像视频网络输入内容，以最大限度地提高肩部和背景等区域的确定性，全内容肖像视频网络对肖像条件和背景条件进行细化和融合，并与先前生成的帧合成视频，全内容肖像视频网络只需学习对内容进行细化和融合，而不需要修复缺失的内容，从而确保合成视频中的确定性和稳定性。

摘要： 本发明公开了一种基于双机械臂协同的肖像轮廓智能绘制方法，将原始RGB彩色图像输入深度学习人脸识别模型，获得五官的像素坐标信息；进行图像预处理操作，获得二值图像；通过二值图像轮廓提取，得到轮廓图像；然后将轮廓图像分为左右两部分；对左半边轮廓图像和右半边轮廓图像进行像素点排列，形成若干段不连续的轨迹段；将像素坐标转换为机械臂工具坐标系下的坐标；对轨迹段坐标增加机械臂姿态信息，形成机械臂可识别的一系列轨迹；对轨迹进行无干涉双臂绘图运动规划；通过TCP/IP协议将不干涉的轨迹传输给两只机械臂，进行双机械臂协同肖像图绘制。本发明方法实现了双机械臂协同绘图的功能，绘制效率高且效果逼真，便于在教育教学等场合进行展示。

摘要： 本发明适用于绘画领域，提供了一种工艺肖像染指素描处理方法，包括：选定绘画对象，在预设光滑度的画板上勾勒出绘画对象的轮廓；根据勾勒的轮廓在画板上绘制灰度值低于第一预设阈值的不同底灰，形成绘画的画面；将画面按照灰度值分成若干区域；获取染指操作次数；利用染指操作逐步开始绘制，根据染指操作次数和染指操作力度创建同一区域对应画面的透明度,本发明的有益效果在于：通过染指技术绘制肖像，提高了生产质量,其染指技术透明度高，其作用能减少木板对肖像色感的吸收，使肖像更富光泽，清透古朴的写实肖像风格。

摘要： 本发明涉及摄像头技术领域，尤其为一种应用于未来社区门禁的摄像头肖像采集装置，包括底座，所述底座的端面上连接有支撑箱主体，本发明通过采用丝杆驱动电机经过传动结构带动摄像结构上下运动的设计，使得不同身高的人群肖像都能被采集到，从而解决了不同人群肖像不易被收集的问题，通过采用转动驱动电机和摆动驱动电机经过传动结构带动摄像结构转动和摆动的设计，使得人群不需要挪动肖像都能被清晰采集到，从而解决了不管人在任何角度下肖像都能被清晰采集的问题，通过在支撑箱主体的端面上通过连接杆连接有太阳能电板的设计，使得装置在工作的时候，更加环保，从而解决了浪费资源的问题。

摘要： 本申请涉及一种基于电力肖像的数据重建模型训练的方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取高频新能源数据样本集合；基于多个高频新能源数据样本，获取每个高频新能源数据样本的高频新能源图像样本，再获取低频新能源图像样本；基于低频新能源图像样本，通过待训练数据重建模型获取重建新能源图像样本；基于高频新能源图像样本以及重建新能源图像样本，获取每个高频新能源数据样本对应的感知损失；基于每个高频新能源数据样本对应的感知损失，对待训练数据重建模型的模型参数进行更新，通过更新后的模型参数得到目标数据重建模型。采用本方法保留高频新能源数据的高频细节，保证低频新能源数据至高频新能源数据升频重建的准确度。