实验结果表明,Puff-Net在多个方面表现出色: 生成质量:Puff-Net生成的图像在保持内容完整性的同时,能够很好地应用风格特征,实现了高质量的风格迁移。 视觉比较 量化结果比较 计算效率:由于采用了简化的Transformer架构,Puff-Net在主流算法中具有优势。 推断时间比较,使用Tesla P100 五、相关资源 论文地址:https://arxiv...
在神经网络之前,图像风格迁移的程序采用的思路是:分析一种风格的图像,为这种风格建立一个数学统计模型;再改变要做迁移的图像使它的风格符合建立的模型。该种方法可以取得不同的效果,但是有一个较大的缺陷:一个模型只能够实现一种图像风格的迁移。因此,基于传统方法的风格迁移的模型应用十分有限。随着神经网络的发展,...
简而言之,AdaIN 通过传输特征统计数据(特别是通道均值和方差)在特征空间中执行风格迁移。我们的 AdaIN 层就像一个 IN 层一样简单,几乎不增加计算成本。 四、网络结构 在论文中,其使用VGG-19来编码内容和风格,在浅层空间将特征图通过AdaIN层,进行上述仿射变换,解码器根据变换后的特征图试图重建图像,通过反向传播训练...
与其他算法的比较,在性能和效率上有更好的平衡 Puff-Net风格迁移结果示例 一、技术背景 风格迁移(Style Transfer)技术的目标是将一张图片的艺术风格应用到另一张图片上,同时保持原图的结构完整。近年来,这项技术在计算机视觉领域取得了显著进展...
风格迁移算法 阅读了该文档的用户还阅读了这些文档 39 p. 板材电商运营策略研究 39 p. 智能制造设备数据共享平台 38 p. 后期制作流程优化 39 p. 跨区域社保待遇标准协调 39 p. 书法学校品牌建设策略 37 p. 错误描述信息抽取与融合 40 p. 旅游电商平台框架选型与优化 39 p. 智能农业决策支持...
从各方的评论及反馈来看，相较于Prisma，Google最新发布的增强型风格迁移算法与其相比有相同点，也有不同点。相同点 都是基于论文《A Neural Algorithm of Artistic Style 》改进而来。所利用到的网络结构几乎是一样的（卷积神经网络）。视频本质上就是一帧帧的图片，两者都可以做到。不同点 最大的不同就是这个...
图片风格迁移指的是将一个图片的风格转换到另一个图片中,如图所示: 原图片经过一系列的特征变换,具有了新的纹理特征,这就叫做风格迁移。 1 VGG网络 在实现风格迁移之前,需要先简单了解一下VGG网络(由于VGG网络不断使用卷积提取特征的网络结构和准确的图像识别效率,在这里我们使用VGG网络来进行图像的风格迁移)。
图像风格迁移算法简介 图像风格迁移算法过程思路 1、VGG对比NS 图像风格迁移算法关键步骤 1、根据VGG卷积层的特征还原出对应的原始图像 2、利用风格损失还原的图像 3、 原始图像风格迁移的原理 4、 快速图像风格迁移的原理 5、原始图像风格迁移和快速图像风格迁移的比较 ...
不像之前快速迁移风格的方法，我们认为这种同时建模多种风格的方法开启了一种让用户与风格迁移算法交互的新方式，不仅是允许基于多个风格的混合进行自由创造，而是这个过程是实时的。关于该算法的细节和运行该模型的 TensorFlow 源代码将在未来发布。论文：A Learned Representation For Artistic Style 摘要：绘画风格的多样...