种子生成系统在计算机视觉领域有多个应用方向，结合搜索结果，主要涉及以下内容：

一、交互分割中的自动种子生成技术

问题背景

交互分割任务旨在实现图像中目标物体与背景的精确分割，但传统方法高度依赖人工标注种子点，且不同人操作可能导致结果差异较大。

核心贡献

将自动种子生成问题建模为强化学习中的马尔可夫决策过程（MDP），通过深度强化学习（DQN）优化种子生成策略。

提出新颖的奖励函数，平衡种子点的分割精度与连续性，减少人工干预。

系统架构

输入：图像和初始种子点（背景/目标物体）。

处理：使用Random Walk（RW）算法生成初始二值图，与原图融合后输入DQN网络，输出新的种子点位置和标签。

更新：将新种子点加入原有种子集，重复上述过程直至满足分割精度要求。

二、肖像画生成中的种子生成系统

技术背景

该系统用于生成逼真的肖像画，通过拍照设备获取目标对象图像后，利用种子生成技术进行人脸特征重建和美化。

核心组件

拍照设备：采集目标对象图像。

调节装置：根据环境光调整补光参数，优化图像亮度。

肖像画生成装置：接收处理后的图像，通过算法生成美化后的肖像画。

工作流程

拍照设备启动时，调节装置根据环境光调整补光参数并发送指令。

完成补光后，获取目标照片并传递给生成装置。

生成装置根据人脸特征信息生成美化后的肖像画。

总结

种子生成系统在交互分割中通过强化学习实现自动、鲁棒的种子点生成，而在肖像画生成中则侧重于通过图像处理技术优化人脸特征表现。两者虽应用场景不同，但都依赖种子点作为核心处理单元，体现了种子生成在计算机视觉中的广泛潜力。