• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    基于機(jī)器深度學(xué)習(xí)的圖像風(fēng)格化應(yīng)用

    2021-04-20 12:06:19聶宇聶鑫朱依琳廖晨陽(yáng)
    電腦知識(shí)與技術(shù) 2021年7期
    關(guān)鍵詞:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)

    聶宇 聶鑫 朱依琳 廖晨陽(yáng)

    摘要:隨著生活水平的逐日提高,人們對(duì)圖片的視覺(jué)需求不再僅僅局限于圖片的原始風(fēng)格,由此誕生了各式各樣的濾鏡,它們讓圖片更具有觀賞性。而基于機(jī)器深度學(xué)習(xí)的圖像風(fēng)格化應(yīng)用,可以在此方向更進(jìn)一步,利用訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行圖像特征提取,使圖片呈現(xiàn)出不同的藝術(shù)風(fēng)格。

    關(guān)鍵詞:機(jī)器學(xué)習(xí);圖像風(fēng)格化;卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    中圖分類(lèi)號(hào): TP18? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    文章編號(hào):1009-3044(2021)07-0015-03

    Abstract: With the daily improvement of living standards, people's visual needs for pictures are no longer limited to the original styles,therefore? various filters have been born, which make the pictures more enjoyable. The application of image style transfer based on machine deep learning can go further in this direction, using the trained convolutional neural network model for image feature extraction, so that the pictures present different artistic styles.

    Key words: Machine Leaning;Image stylization;Convolutional Neural Network

    1 研究背景

    機(jī)器學(xué)習(xí)作為一門(mén)專門(mén)研究計(jì)算機(jī)如何模擬或?qū)崿F(xiàn)人類(lèi)的學(xué)習(xí)行為,以獲取新的知識(shí)或技能,在已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)上使之不斷改善自身的性能的學(xué)科。機(jī)器能否像人類(lèi)一樣能具有學(xué)習(xí)能力呢?1959年,美國(guó)的塞繆爾(Samuel)設(shè)計(jì)了一個(gè)下棋程序,這個(gè)程序具有學(xué)習(xí)能力,它可以在不斷地對(duì)弈中改善自己的棋藝。4年后,這個(gè)程序戰(zhàn)勝了設(shè)計(jì)者本人。又過(guò)了3年,這個(gè)程序戰(zhàn)勝了美國(guó)一個(gè)保持8年之久的常勝不敗的冠軍。這個(gè)程序向人們展示了機(jī)器學(xué)習(xí)的能力,提出了許多令人深思的社會(huì)問(wèn)題與哲學(xué)問(wèn)題[1]。

    近年來(lái),隨著人民生活水平的不斷提高,使用圖像成為人們記錄生活的主要方式。不論人們走到哪里,都是利用手機(jī)記錄身邊的人和景,讓生活過(guò)得如畫(huà)一般,圖片對(duì)于用戶的觀賞性成為用戶最關(guān)注的問(wèn)題。無(wú)奈的是,用戶的拍照水平,而為了得到更具觀賞性的圖片只能通過(guò)后期處理,但是后期處理又是用戶的一大問(wèn)題。然而在當(dāng)前圖片不具備一定觀賞性的條件下,如何讓圖片更具觀賞性?讓用戶更為喜愛(ài)?

    而畫(huà)家的藝術(shù)品有自己獨(dú)特的藝術(shù)風(fēng)格,在這之前,沒(méi)有人工智能系統(tǒng)可以學(xué)習(xí)畫(huà)的風(fēng)格,但是在2015年8月,由Leon A. Gatys,Alexander S. Ecker,Matthias Bethge發(fā)表了論文《A Neural Algorithm of Artistic Style》,在論文當(dāng)中提出深度學(xué)習(xí)的算法,將畫(huà)的內(nèi)容(content)和風(fēng)格(style)分開(kāi)來(lái),然后將一幅畫(huà)的風(fēng)格和另一幅畫(huà)的內(nèi)容重新組合,生成新的畫(huà)。

    2016年俄羅斯阿列克謝·莫伊辛恩科夫創(chuàng)建的Prisma軟件在蘋(píng)果商店發(fā)布,該軟件是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工智能技術(shù),為普通照片加入藝術(shù)效果的照片編輯軟件。并在上線首周,收獲100萬(wàn)活躍用戶。

    2018年北京郵電大學(xué)發(fā)表論文《基于深度學(xué)習(xí)的圖像風(fēng)格化處理》,解讀了基于深度學(xué)習(xí)下的圖像風(fēng)格化處理過(guò)程。

    本課題就是本著利用機(jī)器學(xué)習(xí),讓每一個(gè)用戶都能讓自己的照片更具觀賞性,即使用戶沒(méi)有畢加索一樣的繪畫(huà)藝術(shù)功底,可是卻能通過(guò)機(jī)器深度學(xué)習(xí)畢加索的畫(huà),然后將畫(huà)的風(fēng)格遷移到照片當(dāng)中。

    2 研究?jī)?nèi)容

    基于機(jī)器深度學(xué)習(xí)的圖片風(fēng)格化應(yīng)用程序,通過(guò)對(duì)TensorFlow框架的研究學(xué)習(xí)[2],利用已經(jīng)訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),去學(xué)習(xí)各種風(fēng)格的圖片,然后風(fēng)格遷移到另外的圖片上。

    該軟件主要分為服務(wù)器端和移動(dòng)客戶端,服務(wù)器端采用Google的機(jī)器學(xué)習(xí)框架TensorFlow[3,4],編程語(yǔ)言使用Python,Web框架使用Django。移動(dòng)客戶端采用Java和Android進(jìn)行開(kāi)發(fā)。

    移動(dòng)客戶端通過(guò)攝像頭進(jìn)行圖像采集,然后將圖像上傳到服務(wù)器,針對(duì)用戶選取的風(fēng)格樣式,服務(wù)器利用訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行圖像特征提取,并且不斷地重塑圖像的風(fēng)格和內(nèi)容,最后將生成的圖片返回給移動(dòng)客戶端。

    3 風(fēng)格模型訓(xùn)練

    (1)模型訓(xùn)練

    圖像模型的訓(xùn)練是服務(wù)器端對(duì)一種圖片風(fēng)格的預(yù)訓(xùn)練,一般情況下利用算法來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像的風(fēng)格遷移通常要耗費(fèi)很長(zhǎng)的時(shí)間,在CPU下進(jìn)行圖片遷移要耗費(fèi)3至5個(gè)小時(shí),即使在GPU下進(jìn)行圖片遷移都要十多分鐘,在這樣的情況下,用戶的體驗(yàn)感特別差,所以為了提高用戶的體驗(yàn)度,必須縮短圖片風(fēng)格遷移的時(shí)間,通過(guò)預(yù)先訓(xùn)練圖像風(fēng)格,然后利用生成的模型,用戶就可以在3-5秒以內(nèi)獲得服務(wù)器反饋的風(fēng)格遷移后的圖片。

    圖像模型訓(xùn)練的訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)會(huì)根據(jù)內(nèi)容圖片和風(fēng)格樣式生成一張?jiān)肼晥D片,并將噪聲圖片傳給網(wǎng)絡(luò),這張?jiān)肼晥D片既具有內(nèi)容圖片的Content,又有風(fēng)格圖片的Style,然后再根據(jù)content loss值和style loss調(diào)整噪聲圖片,不斷重塑圖片的內(nèi)容與風(fēng)格,進(jìn)行了一定的次數(shù)后,loss值和相對(duì)于最開(kāi)始時(shí)的值也就小了,而噪聲圖片也就具備了圖片的內(nèi)容與風(fēng)格[5-7]。

    其中p→代表的是Content內(nèi)容圖像,x→表示生成的噪聲圖像,P和F分別代表它們對(duì)應(yīng)層的響應(yīng);且假設(shè)第L層的響應(yīng)是F1∈RNl × Ml ,其中Nl表示第L層過(guò)濾器的個(gè)數(shù),Ml表示過(guò)濾器的大小。Fijl表示的是第L層第i個(gè)過(guò)濾器在位置j的輸出。

    因?yàn)槟骋粚拥腟tyle可以用Gl∈RNl×Nl來(lái)表示,其中Nl×Nl表示不同過(guò)濾器響應(yīng)的內(nèi)積;a→表示Style的圖像,x→表示生成的噪聲圖像,Al和Gl分別表示第L層的Style。

    最后通過(guò)優(yōu)化的方法使得Content loss和Style loss的總值最小,如式4:

    其中[α和β]分別表示Content和 Style 的權(quán)重,當(dāng)[α]較大時(shí),則噪聲圖片的內(nèi)容和Content圖片內(nèi)容更為吻合;當(dāng)[β]較大時(shí),則噪聲圖片的風(fēng)格和Style圖片風(fēng)格更為吻合。

    (2)訓(xùn)練實(shí)施

    圖像模型訓(xùn)練功能通過(guò)訓(xùn)練好的VGG19卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和COCO數(shù)據(jù)集來(lái)訓(xùn)練目標(biāo)風(fēng)格模型,COCO數(shù)據(jù)集中的train2014圖片作為輸入的內(nèi)容圖片,另外輸入一張要訓(xùn)練的風(fēng)格圖片。訓(xùn)練模型需要耗費(fèi)很長(zhǎng)的時(shí)間,但是使用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行圖像風(fēng)格遷移則可以很快地得到結(jié)果。

    圖像模型訓(xùn)練功能主要由兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成,分別是生成網(wǎng)絡(luò)(Image Transform Net)和損失網(wǎng)絡(luò)(Loss Network),如圖1所示。生成網(wǎng)絡(luò)接收一張圖片作為輸入,然后分別經(jīng)過(guò)卷積模塊,殘差模塊,和反卷積模塊,最后生成網(wǎng)絡(luò)輸出的也是一張圖片[5-7]。損失網(wǎng)絡(luò)把生成網(wǎng)絡(luò)輸出的圖片y作為輸入,對(duì)于每一張輸入的圖片y,它都有一個(gè)對(duì)應(yīng)的風(fēng)格目標(biāo)ys和內(nèi)容目標(biāo)yc,y通過(guò)和風(fēng)格目標(biāo)(ys)、內(nèi)容目標(biāo)(yc)進(jìn)行對(duì)比做損失計(jì)算,然后根據(jù)計(jì)算得到的loss值調(diào)整生成網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重賦值,通過(guò)不斷調(diào)整loss值來(lái)達(dá)到目標(biāo)效果。當(dāng)模型訓(xùn)練開(kāi)始后,訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)會(huì)根據(jù)內(nèi)容圖片和噪聲生成一張?jiān)肼晥D片,并將噪聲圖片傳給網(wǎng)絡(luò),計(jì)算loss值,然后再根據(jù)loss值調(diào)整噪聲圖片,不斷重復(fù)如此操作,進(jìn)行迭代了一定的次數(shù)后,loss值和相對(duì)于最開(kāi)始時(shí)的值小了,而噪聲圖片也就具備了圖片的內(nèi)容與風(fēng)格。

    服務(wù)器端通過(guò)命令的形式訓(xùn)練模型:

    Python style.py --checkpoint-dir ./model/ --style ./style/udnie.jpg

    style.py 是模型訓(xùn)練的腳本文件

    --checkpoint-dir ./model/ 是訓(xùn)練好的模型保存的路徑

    --style ./style/udnie.jpg是目標(biāo)風(fēng)格

    在訓(xùn)練模型的過(guò)程中,會(huì)生成四個(gè)相關(guān)文件,如圖2所示,分別是:checkpoint、fns.ckpt.data-00000-of-00001 、fns.ckpt.index、fns.ckpt.meta。Checkpoint文件是文本文件,在這個(gè)文件里面記錄了保存的最新的checkpoint文件信息和一些其他的checkpoint相關(guān)文件列表;fns.ckpt.meta保存了網(wǎng)絡(luò)的圖結(jié)構(gòu),在這個(gè)文件當(dāng)中包含變量、集合等信息;fns.ckpt.data-00000-of-00001 、fns.ckpt.index都是二進(jìn)制文件,記錄了網(wǎng)絡(luò)中的所有權(quán)重和偏置等變量數(shù)值。

    4 應(yīng)用功能

    本應(yīng)用程序分服務(wù)器端和移動(dòng)客戶端,功能示意如圖3所示。

    服務(wù)器端:

    (1)圖像存貯功能:實(shí)現(xiàn)用戶上傳的圖像數(shù)據(jù)的存貯;

    (2)圖像風(fēng)格模型訓(xùn)練功能:實(shí)現(xiàn)圖像模型的訓(xùn)練,選取藝術(shù)風(fēng)格獨(dú)特,且觀賞性好的圖片進(jìn)行訓(xùn)練,生成特定的模型;

    (3)圖像風(fēng)格化處理功能:實(shí)現(xiàn)圖像風(fēng)格化的轉(zhuǎn)變處理,將圖片的內(nèi)容層和模型的風(fēng)格層重組成新的圖片,如圖4所示。

    移動(dòng)客戶端:

    (1)圖像采集功能:實(shí)現(xiàn)圖的采集,并將圖像上傳到服務(wù)器請(qǐng)求處理圖像,在服務(wù)器處理完圖片后接收處理后的圖片。

    (2)圖像上傳功能:實(shí)現(xiàn)用戶上傳圖像。

    5 結(jié)束語(yǔ)

    在最初,我們通過(guò)人力提取圖像特征,準(zhǔn)備工作消耗了大量的人力物力;而現(xiàn)在,通過(guò)深度學(xué)習(xí)可以快速地提取圖像的特征,大大減少了資源消耗和技術(shù)要求,即使用戶不具備好的拍照水平,不具備后期處理圖片的能力,他們也可以對(duì)自己的圖片進(jìn)行風(fēng)格化處理,從而得到更具觀賞性的圖片。

    隨著對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)一步研究,圖像風(fēng)格化的技術(shù)將會(huì)愈發(fā)成熟,圖像風(fēng)格將逐漸增加,用戶也將會(huì)有更多的選擇。

    參考文獻(xiàn):

    [1] 徐曉琳.面向大規(guī)模數(shù)據(jù)分析與分類(lèi)的正則化回歸算法[D].合肥:安徽大學(xué),2017.

    [2] 章敏敏,徐和平,王曉潔,等.谷歌TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)框架及應(yīng)用[J].微型機(jī)與應(yīng)用,2017,36(10):58-60.

    [3] 谷歌推出TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)[J].電信工程技術(shù)與標(biāo)準(zhǔn)化,2015,28(11):92.

    [4] 吳聯(lián)坤.基于TensorFlow分布式與前景背景分離的實(shí)時(shí)圖像風(fēng)格化算法[D].杭州:浙江大學(xué),2017.

    [5] 李盛超.基于深度學(xué)習(xí)的圖像水墨風(fēng)格渲染應(yīng)用[D].南京:南京大學(xué),2017.

    [6] 竇亞玲,周武彬,季人煌.基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像風(fēng)格遷移技術(shù)[J].現(xiàn)代計(jì)算機(jī)(專業(yè)版),2018,(30):47-51,60.

    [7] 萬(wàn)士寧.基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別研究與實(shí)現(xiàn)[D].成都:電子科技大學(xué),2016.

    【通聯(lián)編輯:唐一東】

    猜你喜歡
    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)
    基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)溫室智能大棚監(jiān)控系統(tǒng)的研究
    基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的物體識(shí)別算法
    基于詞典與機(jī)器學(xué)習(xí)的中文微博情感分析
    基于機(jī)器學(xué)習(xí)的圖像特征提取技術(shù)在圖像版權(quán)保護(hù)中的應(yīng)用
    基于網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)的平遙旅游客流量預(yù)測(cè)分析
    前綴字母為特征在維吾爾語(yǔ)文本情感分類(lèi)中的研究
    深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于巖石圖像處理的可行性研究
    基于深度卷積網(wǎng)絡(luò)的人臉年齡分析算法與實(shí)現(xiàn)
    軟件工程(2016年8期)2016-10-25 15:47:34
    基于支持向量機(jī)的金融數(shù)據(jù)分析研究
    基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的樹(shù)葉識(shí)別的算法的研究
    中文字幕高清在线视频| 日韩欧美免费精品| 我的女老师完整版在线观看| 日本与韩国留学比较| 国产乱人视频| av天堂在线播放| 久久精品人妻少妇| 日韩中文字幕欧美一区二区| 国产极品精品免费视频能看的| 又紧又爽又黄一区二区| 国语自产精品视频在线第100页| 国产精品1区2区在线观看.| 757午夜福利合集在线观看| 亚洲经典国产精华液单 | 亚洲电影在线观看av| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 日本黄大片高清| 我的老师免费观看完整版| 此物有八面人人有两片| 久久精品人妻少妇| 欧美日本亚洲视频在线播放| 18禁黄网站禁片免费观看直播| 亚洲成人精品中文字幕电影| 熟女电影av网| 欧美日韩黄片免| 国产三级中文精品| 少妇人妻一区二区三区视频| 国产真实伦视频高清在线观看 | 精品久久久久久久久亚洲 | 午夜a级毛片| 黄色女人牲交| 亚洲,欧美精品.| 琪琪午夜伦伦电影理论片6080| 久久久精品欧美日韩精品| 日日干狠狠操夜夜爽| 午夜老司机福利剧场| 国产成人影院久久av| 久久午夜亚洲精品久久| 一级作爱视频免费观看| 在线免费观看不下载黄p国产 | 91午夜精品亚洲一区二区三区 | 男人舔奶头视频| 免费看a级黄色片| 九九久久精品国产亚洲av麻豆| 十八禁网站免费在线| 亚洲精品色激情综合| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区| 嫩草影院新地址| 亚洲精品影视一区二区三区av| 久久亚洲真实| 欧美黑人巨大hd| 97热精品久久久久久| 久久午夜亚洲精品久久| 成人性生交大片免费视频hd| 一级黄片播放器| 老司机福利观看| 亚洲国产精品久久男人天堂| 首页视频小说图片口味搜索| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 尤物成人国产欧美一区二区三区| 真实男女啪啪啪动态图| 淫妇啪啪啪对白视频| 可以在线观看毛片的网站| 在线播放无遮挡| 国产精品98久久久久久宅男小说| 麻豆久久精品国产亚洲av| 神马国产精品三级电影在线观看| 91av网一区二区| 九九久久精品国产亚洲av麻豆| 日韩免费av在线播放| 男女床上黄色一级片免费看| 国产黄色小视频在线观看| 狠狠狠狠99中文字幕| 中出人妻视频一区二区| 国产精品爽爽va在线观看网站| 亚洲精品粉嫩美女一区| 舔av片在线| 亚洲国产精品成人综合色| 午夜免费激情av| 能在线免费观看的黄片| 最新在线观看一区二区三区| 久久久久久久亚洲中文字幕 | АⅤ资源中文在线天堂| 黄色视频,在线免费观看| 男女视频在线观看网站免费| 最近最新免费中文字幕在线| 俺也久久电影网| 午夜激情福利司机影院| 婷婷丁香在线五月| 最近最新中文字幕大全电影3| 啦啦啦韩国在线观看视频| 国产午夜精品论理片| 精品国产亚洲在线| 好男人电影高清在线观看| av国产免费在线观看| www.色视频.com| 在线免费观看的www视频| 亚洲精品粉嫩美女一区| 亚洲av一区综合| 色精品久久人妻99蜜桃| 麻豆国产av国片精品| 久久精品国产99精品国产亚洲性色| 国产精品永久免费网站| 欧美一级a爱片免费观看看| 真人做人爱边吃奶动态| 国产探花极品一区二区| 亚洲精品在线美女| 成人毛片a级毛片在线播放| 午夜影院日韩av| 99热只有精品国产| 我要搜黄色片| a在线观看视频网站| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看| 最近最新中文字幕大全电影3| 午夜免费男女啪啪视频观看 | 亚洲黑人精品在线| 国产真实乱freesex| 99热这里只有精品一区| 亚洲天堂国产精品一区在线| 赤兔流量卡办理| 国产白丝娇喘喷水9色精品| 国产爱豆传媒在线观看| 国产精品无大码| 国产成年人精品一区二区| 青青草视频在线视频观看| 久久国内精品自在自线图片| 麻豆精品久久久久久蜜桃| 内地一区二区视频在线| 天堂网av新在线| 在线播放无遮挡| 成人免费观看视频高清| 欧美精品人与动牲交sv欧美| 哪个播放器可以免费观看大片| 国产精品国产三级国产av玫瑰| 欧美性猛交╳xxx乱大交人| 一区二区三区乱码不卡18| 国产精品一二三区在线看| av黄色大香蕉| 日韩在线高清观看一区二区三区| 国产午夜精品一二区理论片| av专区在线播放| 国产成人一区二区在线| 白带黄色成豆腐渣| 国产成人精品久久久久久| 神马国产精品三级电影在线观看| 亚洲国产精品专区欧美| 亚洲欧洲日产国产| 久久99热这里只频精品6学生| 一区二区三区乱码不卡18| 99热这里只有是精品在线观看| 黄色欧美视频在线观看| 人人妻人人看人人澡| 一个人看的www免费观看视频| 22中文网久久字幕| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄| 夫妻午夜视频| 午夜福利视频精品| 亚洲四区av| 日日啪夜夜爽| 国产成人freesex在线| 国产爱豆传媒在线观看| 亚洲国产av新网站| 久久影院123| 大片免费播放器 马上看| 一级黄片播放器| 国产在线一区二区三区精| 91精品一卡2卡3卡4卡| 成年女人看的毛片在线观看| 欧美日韩在线观看h| 国产黄a三级三级三级人| 国产免费视频播放在线视频| 亚洲成人久久爱视频| 直男gayav资源| 国产精品国产av在线观看| 色网站视频免费| 22中文网久久字幕| 99久久精品热视频| 亚洲精品国产色婷婷电影| 在现免费观看毛片| 国产精品久久久久久精品电影小说 | 国产男女超爽视频在线观看| 国产乱人视频| 一级毛片 在线播放| 校园人妻丝袜中文字幕| 国产亚洲精品久久久com| 国产一级毛片在线| 99久久精品一区二区三区| 久久久久久久久久人人人人人人| 亚洲精品视频女| 亚洲怡红院男人天堂| 国产高清有码在线观看视频| 在线免费十八禁| 国产亚洲av嫩草精品影院| 啦啦啦啦在线视频资源| 精品人妻熟女av久视频| 内地一区二区视频在线| 99re6热这里在线精品视频| 我的老师免费观看完整版| 少妇人妻久久综合中文| 免费观看性生交大片5| 久久久久国产精品人妻一区二区| 亚洲图色成人| 天天一区二区日本电影三级| 婷婷色麻豆天堂久久| 国产精品久久久久久精品电影| 亚洲国产精品成人综合色| 一级av片app| 亚洲性久久影院| 亚洲精品,欧美精品| 丰满乱子伦码专区| 下体分泌物呈黄色| 最近最新中文字幕大全电影3| 色网站视频免费| 又大又黄又爽视频免费| 日韩成人av中文字幕在线观看| 国产亚洲一区二区精品| 少妇的逼水好多| 精品人妻偷拍中文字幕| 欧美bdsm另类| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频 | 街头女战士在线观看网站| 美女国产视频在线观看| 国产免费视频播放在线视频| 香蕉精品网在线| 国产成人一区二区在线| 午夜福利在线在线| 久久久精品欧美日韩精品| 亚洲成人久久爱视频| 久久久精品免费免费高清| 男的添女的下面高潮视频| 一边亲一边摸免费视频| 久久久久九九精品影院| av黄色大香蕉| 亚洲经典国产精华液单| av国产免费在线观看| 久久精品久久精品一区二区三区| 超碰97精品在线观看| 欧美+日韩+精品| 又大又黄又爽视频免费| 卡戴珊不雅视频在线播放| 特大巨黑吊av在线直播| 国产一区二区三区综合在线观看 | 看免费成人av毛片| av国产免费在线观看| 视频中文字幕在线观看| 麻豆乱淫一区二区| 国产成人午夜福利电影在线观看| 久久久午夜欧美精品| 精品久久国产蜜桃| 在线免费十八禁| 亚洲av中文字字幕乱码综合| 午夜福利高清视频| 国产亚洲午夜精品一区二区久久 | 欧美精品一区二区大全| 99热网站在线观看| 视频区图区小说| 午夜亚洲福利在线播放| 国产91av在线免费观看| 国产黄片美女视频| 一本色道久久久久久精品综合| 大香蕉97超碰在线| 久久精品熟女亚洲av麻豆精品| 午夜日本视频在线| 国产精品久久久久久久久免| 毛片女人毛片| 又黄又爽又刺激的免费视频.| 纵有疾风起免费观看全集完整版| 精品久久久久久久久av| 亚洲人与动物交配视频| 国产精品不卡视频一区二区| 街头女战士在线观看网站| 国产高清有码在线观看视频| 内地一区二区视频在线| .国产精品久久| 丰满人妻一区二区三区视频av| 男人和女人高潮做爰伦理| 国产日韩欧美在线精品| 1000部很黄的大片| 久久久久久国产a免费观看| 简卡轻食公司| 午夜免费男女啪啪视频观看| 自拍偷自拍亚洲精品老妇| 青春草亚洲视频在线观看| 日本黄色片子视频| 麻豆成人av视频| 3wmmmm亚洲av在线观看| 18禁在线无遮挡免费观看视频| 久久久a久久爽久久v久久| 交换朋友夫妻互换小说| 国产视频首页在线观看| 久久人人爽人人片av| 精品少妇黑人巨大在线播放| 久久精品久久久久久噜噜老黄| 久久韩国三级中文字幕| 亚洲图色成人| 日本黄大片高清| 欧美另类一区| 免费看av在线观看网站| 高清视频免费观看一区二区| 深夜a级毛片| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放| 老师上课跳d突然被开到最大视频| h日本视频在线播放| 一本—道久久a久久精品蜜桃钙片 精品乱码久久久久久99久播 | 国产精品一区www在线观看| 日日摸夜夜添夜夜添av毛片| 亚洲欧美日韩无卡精品| 欧美zozozo另类| 丝袜喷水一区| 在线观看av片永久免费下载| 国产综合精华液| 人妻系列 视频| 看免费成人av毛片| 亚洲精品色激情综合| 日韩亚洲欧美综合| 国产精品久久久久久久久免| 女人久久www免费人成看片| 亚洲欧洲国产日韩| 男人和女人高潮做爰伦理| 日日啪夜夜爽| 特级一级黄色大片| 久久久成人免费电影| 欧美性感艳星| 日本黄色片子视频| 大香蕉久久网| 99久久中文字幕三级久久日本| 在现免费观看毛片| 国产精品人妻久久久久久| 国产黄频视频在线观看| 卡戴珊不雅视频在线播放| 国产色爽女视频免费观看| 日韩一本色道免费dvd| 日日摸夜夜添夜夜爱| 久久久久久久亚洲中文字幕| 日日啪夜夜撸| 午夜福利视频精品| 国产成人a区在线观看| av播播在线观看一区| 春色校园在线视频观看| 免费av观看视频| 最新中文字幕久久久久| 男插女下体视频免费在线播放| 国产在线男女| 99久久精品热视频| 亚洲国产精品成人久久小说| 欧美+日韩+精品| 免费不卡的大黄色大毛片视频在线观看| 国产黄色视频一区二区在线观看| 高清视频免费观看一区二区| 亚洲av成人精品一二三区| 欧美xxxx性猛交bbbb| 成人高潮视频无遮挡免费网站| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| 最近的中文字幕免费完整| 少妇高潮的动态图| 中文精品一卡2卡3卡4更新| 国产乱来视频区| 在线a可以看的网站| 国产男人的电影天堂91| 免费在线观看成人毛片| 99久久九九国产精品国产免费| 国产成人精品婷婷| 99热全是精品| 大陆偷拍与自拍| 丰满乱子伦码专区| 秋霞在线观看毛片| 中国美白少妇内射xxxbb| www.色视频.com| 51国产日韩欧美| 波野结衣二区三区在线| 噜噜噜噜噜久久久久久91| 别揉我奶头 嗯啊视频| 亚洲精品乱码久久久久久按摩| 日韩成人av中文字幕在线观看| 日本一本二区三区精品| 人妻夜夜爽99麻豆av| 久久久精品欧美日韩精品| 日本三级黄在线观看| 久久久久久九九精品二区国产| 一区二区三区四区激情视频| 国产成人a区在线观看| 久久99精品国语久久久| 一级毛片我不卡| 欧美+日韩+精品| 777米奇影视久久| 免费看日本二区| 亚洲国产高清在线一区二区三| av一本久久久久| 涩涩av久久男人的天堂| freevideosex欧美| 欧美xxxx黑人xx丫x性爽| 99久久精品一区二区三区| 精品国产三级普通话版| 少妇 在线观看| 国产精品一区二区在线观看99| 波多野结衣巨乳人妻| 视频区图区小说| 久久精品夜色国产| .国产精品久久| 国产高清国产精品国产三级 | 亚洲美女搞黄在线观看| 纵有疾风起免费观看全集完整版| 一区二区三区四区激情视频| 久久精品熟女亚洲av麻豆精品| 日韩不卡一区二区三区视频在线| 亚洲人与动物交配视频| 国产精品一区二区在线观看99| 日韩强制内射视频| 精品亚洲乱码少妇综合久久| 欧美亚洲 丝袜 人妻 在线| 最后的刺客免费高清国语| 18+在线观看网站| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| 婷婷色av中文字幕| 寂寞人妻少妇视频99o| av国产精品久久久久影院| 美女被艹到高潮喷水动态| 草草在线视频免费看| 亚洲欧美日韩另类电影网站 | 少妇的逼水好多| www.色视频.com| 秋霞在线观看毛片| 国产av码专区亚洲av| 黄色怎么调成土黄色| 久久精品熟女亚洲av麻豆精品| 日本wwww免费看| 成人二区视频| 两个人的视频大全免费| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| 亚洲精华国产精华液的使用体验| av免费在线看不卡| 国产精品蜜桃在线观看| 麻豆久久精品国产亚洲av| 91在线精品国自产拍蜜月| 久久久精品免费免费高清| 免费电影在线观看免费观看| 国产一级毛片在线| 久久久久久九九精品二区国产| 国产免费一区二区三区四区乱码| 国产又色又爽无遮挡免| 国产精品人妻久久久影院| 亚洲不卡免费看| 亚洲自拍偷在线| 午夜激情福利司机影院| 成年女人看的毛片在线观看| 欧美激情在线99| av在线亚洲专区| 日韩av免费高清视频| 高清在线视频一区二区三区| 国产 一区精品| 亚洲欧美日韩另类电影网站 | 久久久精品免费免费高清| 色网站视频免费| 大香蕉久久网| 97在线视频观看| 国产成人a区在线观看| 日韩不卡一区二区三区视频在线| 青春草国产在线视频| 永久免费av网站大全| 男男h啪啪无遮挡| 亚洲精华国产精华液的使用体验| 亚洲怡红院男人天堂| 啦啦啦啦在线视频资源| 日韩一本色道免费dvd| 一本一本综合久久| 精品国产露脸久久av麻豆| 69av精品久久久久久| 天天一区二区日本电影三级| 丰满乱子伦码专区| 日韩视频在线欧美| 各种免费的搞黄视频| 国产欧美日韩一区二区三区在线 | 啦啦啦在线观看免费高清www| 国产综合懂色| 国产伦精品一区二区三区视频9| 欧美成人精品欧美一级黄| 免费高清在线观看视频在线观看| 亚洲国产色片| 欧美xxⅹ黑人| 高清欧美精品videossex| .国产精品久久| 天美传媒精品一区二区| 精品视频人人做人人爽| 国产成年人精品一区二区| 国产大屁股一区二区在线视频| 日韩精品有码人妻一区| 久热久热在线精品观看| 欧美亚洲 丝袜 人妻 在线| 国产精品一区www在线观看| 一级毛片黄色毛片免费观看视频| 亚洲精品影视一区二区三区av| 国产成人精品福利久久| 久久人人爽av亚洲精品天堂 | av在线亚洲专区| 成人漫画全彩无遮挡| 小蜜桃在线观看免费完整版高清| 亚洲国产欧美在线一区| 中文在线观看免费www的网站| 亚洲av中文字字幕乱码综合| 日韩在线高清观看一区二区三区| 亚洲内射少妇av| 国产欧美日韩精品一区二区| 国产成年人精品一区二区| 国产日韩欧美亚洲二区| 久久久久精品久久久久真实原创| 免费看av在线观看网站| 亚洲真实伦在线观看| 好男人视频免费观看在线| 白带黄色成豆腐渣| 欧美激情在线99| 十八禁网站网址无遮挡 | 中国美白少妇内射xxxbb| 男女边吃奶边做爰视频| 男女无遮挡免费网站观看| av又黄又爽大尺度在线免费看| 国产色爽女视频免费观看| 高清日韩中文字幕在线| 日日啪夜夜爽| 亚洲av.av天堂| 亚洲精品一区蜜桃| 免费av毛片视频| 精品人妻一区二区三区麻豆| 久久久成人免费电影| 久久精品国产a三级三级三级| 国产伦精品一区二区三区视频9| 99热这里只有精品一区| 免费播放大片免费观看视频在线观看| 成人亚洲精品av一区二区| 亚洲天堂av无毛| 亚洲精品国产av蜜桃| 成人黄色视频免费在线看| 国产精品久久久久久精品古装| 亚洲熟女精品中文字幕| 国产精品久久久久久久久免| 日本午夜av视频| 亚洲国产成人一精品久久久| 3wmmmm亚洲av在线观看| 18禁动态无遮挡网站| 99热国产这里只有精品6| 日本三级黄在线观看| 亚洲伊人久久精品综合| 亚洲av在线观看美女高潮| 国产成人91sexporn| 精品人妻一区二区三区麻豆| 国产成人免费观看mmmm| 尤物成人国产欧美一区二区三区| 亚洲国产av新网站| 日本三级黄在线观看| 亚洲av男天堂| 老女人水多毛片| 成人国产av品久久久| 久久久亚洲精品成人影院| 国产精品99久久99久久久不卡 | 久久女婷五月综合色啪小说 | 一级爰片在线观看| 日韩大片免费观看网站| 久久久久久久亚洲中文字幕| 亚洲av福利一区| 国产免费又黄又爽又色| 免费不卡的大黄色大毛片视频在线观看| av在线老鸭窝| 午夜激情久久久久久久| 99热这里只有是精品50| 国产国拍精品亚洲av在线观看| 青春草视频在线免费观看| 国产国拍精品亚洲av在线观看| 午夜精品一区二区三区免费看| 草草在线视频免费看| 国产 一区 欧美 日韩| 黑人高潮一二区| 免费人成在线观看视频色| 亚洲最大成人av| 精品少妇黑人巨大在线播放| 丝袜美腿在线中文| 久久久久久久久久人人人人人人| 一区二区三区免费毛片| 你懂的网址亚洲精品在线观看| 日韩免费高清中文字幕av| 肉色欧美久久久久久久蜜桃 | 91久久精品电影网| 成年人午夜在线观看视频| 日韩av不卡免费在线播放| 日韩一区二区三区影片| 亚洲熟女精品中文字幕| 亚洲av在线观看美女高潮| 亚洲av福利一区| 18+在线观看网站| 黄色怎么调成土黄色| 九草在线视频观看| 性色avwww在线观看| 永久免费av网站大全| 午夜激情福利司机影院| 欧美日韩在线观看h| 国产爽快片一区二区三区| 国产精品av视频在线免费观看| 亚洲av成人精品一区久久| 丰满乱子伦码专区| 高清视频免费观看一区二区| 亚洲国产精品成人综合色| 国产老妇女一区| 国产人妻一区二区三区在| 只有这里有精品99| 国产欧美日韩一区二区三区在线 | 国产精品精品国产色婷婷| 国产一区二区三区综合在线观看 | 十八禁网站网址无遮挡 | 人人妻人人澡人人爽人人夜夜| 国产精品精品国产色婷婷| 亚洲人成网站在线观看播放| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 欧美日本视频| 国产av不卡久久| 日韩一区二区视频免费看| 国产亚洲最大av| 亚洲国产日韩一区二区|