1. 风格迁移开山之作 2015年,Gatys等人发表了文章[1]《A Neural Algorithm of Artistic Style》,首次使用深度学习进行艺术画风格学习。把风格图像Xs的绘画风格融入到内容图像Xc,得到一幅新的图像Xn。则新的图像Xn:即要保持内容图像Xc的原始图像内容(内容画是一部汽车,融合后应仍是一部汽车,不能变成摩托车),又要...
使用自定义图片:在AI配图选项卡->风格迁移组的 Gallery 控件中->单击“自定义”按钮,上传自定义图片,即可基于选择图片渲染当前地图,地图窗口中显示风格迁移后的地图。 在地图窗口左下角弹出图片预览对话框,可单击”选择”按钮,更改自定义图片;如若关闭了预览窗口,可在风格迁移设置对话框中勾选“显示预览窗口”复选框...
本文主要向大家分享一个小编刚刚学习的神经网络应用的实例:风格迁移(Neural-Transfer)。这是一个由 Leon A. Gatys,Alexander S. Ecker和Matthias Bethge提出的算法。通过这个算法,我们可以用一种新的风格对指定图片进行重构,更通俗一点即:风格图片+内容图片=输出图片,即: 如上图所示,神经风格迁移可以将内容图像的内容...
在图像风格迁移中,也有研究者采用GAN来实现更好的风格迁移效果。例如,“CycleGAN: Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks”(CycleGAN:使用循环一致性对抗网络进行无配对图像转换)是一种无需成对训练数据的图像风格迁移方法,它可以在不同风格的图像之间进行转换。 下表对上文的...
改进后的图像风格迁移算法,左:输入图像,中:改进前,右:改进后。生成时间:5-20分钟 多个预设风格的融合,生成时间:少于1秒,训练时间:每个风格1-10小时 最新的实时任意风格迁移算法之一,生成时间:少于10秒(少于一秒的算法也有,但个人认为看上去没这个好看),训练时间:10小时 ...
而现在,利用协方差矩阵可以得到纹理信息,我们就可以完成风格迁移。 协方差是一个二阶的统计信息,这里使用Gram matrix来代替协方差矩阵---(其实就是没有减去均值的协方差矩阵) 理解(重点):假设图片经过某层卷积层后得到了[height, width, channel]的特征图,为了进行Gram matrix的操作,需要将特征图进行flatten, 得到...
风格迁移 VGGNet VGGNet是牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和Google DeepMind公司的研究员一起在2014年研发出的新深度卷积神经网络,并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名(第一名是GoogLeNet,也是同年提出的)和定位项目的第一名。VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系,成功地构筑了16~19层...
风格迁移 1、DEADiff: An Efficient Stylization Diffusion Model with Disentangled Representations 基于文本到图像扩散模型在迁移参考风格方面具有巨大潜力。然而,当前基于编码器的方法在迁移风格时显著损害了文本到图像模型的文本可控性。本文提出DEADiff来解决这个问题,采用以下两种策略:1)一种解耦参考图像的风格和语义的...
最近看到CV风格迁移,觉得还不错,来动手尝试一下。 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)。修图软件少不了的功能。 风格迁移算法 A Neural Algorithm of Artistic Style 图1 风格迁移基本原理 如图1 所示,输入一张随机噪音构成的底图,...
在“一文系列风格迁移三部曲”的《一文搞懂GAN的风格迁移之Conditional GAN》项目中,已经跟大伙一起在MNIST手写数据集上手撸了CGAN,让GAN学会了“认标签,写数字”。然后,我们将CGAN“拟合条件概率分布”的思想发扬光大,在项目《一文搞懂GAN的风格迁移之Pix2Pix》中,让GAN学会了“看图学画风”,并用学会的图片风格渲...