Konstnärlig stil överföring är ett bildsyntes problem där innehållet i en bild reproduceras med stil av en annan. Nya verk visar att en visuellt tilltalande stil överföring kan uppnås genom att använda dolda aktiveringar av en förträngd konvolutionella neurala nätverk. Men befintliga metoder antingen tillämpa (i) ett optimeringsförfarande som fungerar för någon stil bild men är mycket dyrt, eller (ii) ett effektivt feedforward nätverk som bara tillåter ett begränsat antal utbildade stilar. I detta arbete föreslår vi ett enklare optimeringsmål baserat på lokal matchning som kombinerar innehållsstruktur och stil texturer i ett enda lager av det förtränade nätverket. Vi visar att vårt mål har önskvärda egenskaper som ett enklare optimeringslandskap, intuitiv parameterinställning och konsekvent frame-by-frame-prestanda på video. Dessutom använder vi 80 000 naturliga bilder och 80 000 målningar för att träna upp ett omvänt nätverk som ungefär motsvarar resultatet av optimeringen. Detta resulterar i ett förfarande för konstnärlig stil överföring som är effektiv men också tillåter godtyckligt innehåll och stil bilder.
I REF föreslogs en metod som övervinner begränsningen av antalet stilar genom att använda en patchbaserad metod.
Fast Patch-based Style Transfer of Arbitrary Style
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}