Neural stil överföring baserad på Convolutional Neural Networks (CNN) syftar till att syntetisera en ny bild som behåller den höga nivån av en innehållsbild, återges i låg nivå struktur av en stil bild. Detta uppnås genom att begränsa den nya bilden till att ha CNN-funktioner på hög nivå som liknar innehållsbilden, och CNN-funktioner på lägre nivå som liknar stilbilden. Men i den traditionella optimeringsmålet, låg nivå funktioner i innehållsbilden saknas, och låg nivå funktioner i stilen bilden dominerar låg nivå detaljer strukturer av den nya bilden. Därför i den syntetiserade bilden, många detaljer i innehållet bilden går förlorad, och en hel del inkonsekventa och obehagliga artefakter visas. Som ett botemedel föreslår vi att styra bildsyntesen med en ny förlustfunktion: Laplacian förlust. Laplacianmatrisen ("Laplacian" i korthet), som produceras av en Laplacian operatör, används i stor utsträckning i datorseendet för att upptäcka kanter och konturer. Den Laplacia förlust mäter skillnaden mellan Laplacians, och motsvarande skillnaden i detaljer strukturer, mellan innehållsbilden och en ny bild. Det är flexibelt och kompatibelt med den traditionella stil överföring begränsningar. Genom att införliva Laplacian förlust, vi få en ny optimering mål för neural stil överföring som heter Lapstyle. Minimera detta mål kommer att producera en stiliserad bild som bättre bevarar detaljstrukturerna i innehållsbilden och eliminerar artefakter. Experiment visar att Lapstyle producerar mer tilltalande stiliserade bilder med mindre artefakter, utan att kompromissa med sin "stylhet".
REF föreslog en Laplacian förlust som beräknar Euclidean avstånd mellan Laplacia filter svarar på en innehållsbild och en stiliserad bild för att hålla en fin struktur av innehållsbilden.
Laplacian-Steered Neural Style Transfer
{'venue': "MM '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}