Vi föreslår StyleBank, som består av flera convolution filterbanker och varje filterbank representerar uttryckligen en stil, för neural bild stil överföring. För att överföra en bild till en viss stil, drivs motsvarande filterbank ovanpå den mellanliggande funktionen inbäddning som produceras av en enda automatisk kodare. StyleBank och auto-encoder är gemensamt inlärda, där lärandet utförs på ett sådant sätt att auto-encodern inte kodar någon stil information tack vare den flexibilitet som införts av den explicita filterbank representation. Det gör det också möjligt för oss att genomföra inkrementellt lärande för att lägga till en ny bildstil genom att lära oss en ny filterbank samtidigt som vi håller den automatiska kodaren fast. Den explicita stil representationen tillsammans med den flexibla nätverksdesignen gör det möjligt för oss att smälta stilar inte bara på bildnivå, utan också på regionnivå. Vår metod är den första stil överföring nätverk som länkar tillbaka till traditionella texton kartläggningsmetoder, och därmed ger ny förståelse för neural stil överföring. Vår metod är enkel att träna, körs i realtid och ger resultat som är kvalitativt bättre eller åtminstone jämförbara med befintliga metoder.
al föreslog stylebank att representera varje stil av en convolution filter, som samtidigt kan lära sig många stilar REF.
StyleBank: An Explicit Representation for Neural Image Style Transfer
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}