ABSTRACT Detta dokument presenterar en ny bildsyntesmetod för överföring av bildstil. För vissa vanliga metoder, texturer och färger i stilen bilden ibland tillämpas olämpligt på innehållsbilden, som genererar artefakter. För att förbättra resultaten föreslår vi en ny metod baserad på en ny strategi som kombinerar både lokala och globala förluster. Å ena sidan används en stil förlust funktion baserat på en lokal strategi för att hålla stil detaljer. Å andra sidan används en annan typ av förlustfunktion baserad på globala åtgärder för att samla in mer global strukturell information. Resultaten på olika bilder visar att den föreslagna metoden minskar artefakter samtidigt troget överföra stilbildens egenskaper och bevara strukturen och färgen på innehållsbilden. INDEX TERMS Djupa neurala nätverk, stil överföring, Markov slumpmässiga fält, gram matris, lokal patch.
En ny metod i kombination med lokala och globala stilförluster presenteras för att förbättra kvaliteten på stiliserade bilder REF.
Image Neural Style Transfer With Global and Local Optimization Fusion
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}