本文将对图像风格迁移技术的研究现状进行综述。 一、图像风格迁移技术的基本原理 图像风格迁移技术使用深度学习算法,将一幅图像的风格与另一幅图像的内容相结合,生成新的合成图像。其基本原理是将原始图像通过卷积神经网络进行编码,将编码后的特征与目标图像的风格进行匹配,通过反向传播算法使合成图像逐渐趋近于目标图像。
传统的图像风格迁移方法通常被作为纹理合成的一个广义问题来处理和研究,即从风格图S(Style image)中采集纹理并将其迁移到内容图C(Content image)中。Efros等人提出了一种将样本纹理进行拼接和重组的简单纹理合成算法[1];基于类推思想,Hertzmann等人通过图像特征映射关系合成了带有新纹理的图像[2]。传统图像风格迁移方法...
图像风格转换(Style Transfer | 风格迁移综述) 所谓风格迁移,其实就是提供一幅画(Reference style image),将任意一张照片转化成这个风格,并尽量保留原照的内容(Content)。之前比较火的修图软件Prisma就提供了这个功能。我觉得这一说法可以改成风格迁移,将一张图的风格迁移到另一张图片上,也可以理解为生成问题,根据两...
66 p. 基于深度学习的汉字字体风格迁移 17 p. 基于图像风格迁移的广域监测系统及方法 3 p. 基于生成对抗网络的服装图像风格迁移 11 p. 基于深度学习的图像语义分割技术研究综述 9 p. 基于深度学习的图像识别技术研究综述 发表评论 验证码: 换一张 匿名评论 提交 关于...
1 图像风格迁移基础 1.1 图像风格化 首先我们来看图像风格化,所谓风格化的重点就在于风格,它一定不是普通的图片,而是对普通图片进行处理后,得到的拥有特殊风格的作品,以Photoshop软件为例,很早就内置了非常多的滤镜风格,可以分为两大类。 第一类是基于基于边缘的风格化,可以突出轮廓,创建出特殊的效果,如下图1。
及融合探讨 大模型在气象预报中的深度学习应用实例解析 深度学习 深度学习在计算机视觉领域的最新进展与挑战 深度神经网络的设计原理与优化策略研究 应用深度学习改进语音识别系统的实践探索 深度学习技术在自然语言处理任务中的革命性影响 深度强化学习在游戏AI发展中的推动作用 深度学习应用于图像生成与风格迁移的技术综述...
为推进基于深度学习的图像风格迁移的技术研究,对目前基于深度学习的图像风格迁移的主要方法和代表性工作进行了归纳与探讨.回顾了非参数的图像风格迁移,详细介绍了目前主要的基于深度学习的图像风格迁移的基本原理和方法,分析了图像风格迁移在相关领域中的应用前景,最后总结了基于深度学习的图像风格迁移目前存在的问题与未...
图像风格转换（StyleTransfer风格迁移综述）图像风格转换（StyleTransfer风格迁移综述）所谓风格迁移，其实就是提供⼀幅画(Reference style image)，将任意⼀张照⽚转化成这个风格，并尽量保留原照的内容(Content)。之前⽐较⽕的修图软件Prisma就提供了这个功能。我觉得这⼀说法可以改成风格迁移，将⼀张图的风格...
传统图像风格迁移方法只是提取图像的低层次的图像特征,而非高层次的图像语义信息,在对色彩与纹理较为繁杂的图像进行风格化时,合成效果图会十分不理想,很难在实际应用场景中使用。 基于以上讨论,虽然传统的图像风格迁移算法能够诚实地描绘出某些特定的图像风格,然而它们存在一定的局限性,灵活性不足、风格不够多样化且...