Konvolutionella neurala nätverk (CNN) har visat sig vara mycket effektiva vid bildsyntes och stil överföring. För de flesta användare, men att använda dem som verktyg kan vara en utmanande uppgift på grund av deras oförutsägbara beteende som går emot vanliga intuitioner. Detta dokument introducerar ett nytt koncept för att förstärka sådana generativa arkitekturer med semantiska kommentarer, antingen genom att manuellt skriva pixeletiketter eller genom att använda befintliga lösningar för semantisk segmentering. Resultatet är en innehållsmedveten generativ algoritm som erbjuder meningsfull kontroll över resultatet. Således ökar vi kvaliteten på bilder som genereras genom att undvika gemensamma glapp, gör resultaten ser betydligt mer rimliga, och utöka den funktionella spännvidden av dessa algoritmer-antingen för porträtt eller landskap, etc. Tillämpningar inkluderar semantisk stil överföring och vända doodles med få färger till mästerliga målningar!
Stilöverföring kan användas för att förbättra skisser REF.
Semantic Style Transfer and Turning Two-Bit Doodles into Fine Artworks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}