数据集概述
本数据集围绕新媒体环境下的VR艺术创作展开，基于WikiArt数据集构建VR艺术图像创作系统，包含弱监督学习的3D艺术图像重建方法、图像渲染等优化技术及系统性能评估数据，为VR艺术创作智能化发展提供支持。
文件详解
- 代码相关文件：
- code.txt：TXT格式，包含基于PyTorch的自注意力融合网络（SelfAttentionFusionNetwork）代码，涉及模型定义、优化器设置等核心算法实现
- code configuration and usage.docx：DOCX格式，提供代码配置说明与使用指南
- 图表文件：
- Fig 1.vsdx、Fig 2.vsdx、Fig 3.vsdx、Fig 4.vsdx等6个VSDX格式文件：系统架构、流程示意图等矢量图表
- Fig 6.opju、Fig 7.opju、Fig 8.opju等6个OPJU格式文件：实验结果、性能对比等Origin数据图表
- 数据文件：
- data.xps：XPS格式，包含实验相关的原始或处理后数据
适用场景
- VR艺术创作技术研究：分析弱监督学习与自注意力融合在3D艺术图像重建中的应用效果
- 图像处理技术优化：探究图像渲染、光影调整对VR艺术图像视觉效果的提升机制
- 新媒体艺术系统开发：为构建沉浸式智能交互VR艺术创作系统提供算法与性能参考
- 艺术图像3D重建效率研究：对比该系统与传统算法在精度、耗时等指标上的差异
