Vi föreslår en ny neural nätverk arkitektur för att lösa single-image analogies-generationen av en hel uppsättning stylistiskt liknande bilder från bara en enda ingångsbild. För att lösa detta problem krävs att man skiljer bildstil från innehåll. Vårt nätverk är en modifierad variantal autoencoder (VAE) som stöder övervakad utbildning av singleimage analogies och i nätverk utvärdering av utgångar med ett strukturerat likhetsmål som fångar pixel covariances. På den utmanande uppgiften att skapa ett 62-bokstavsteckensnitt från en enda exempelbokstav producerar vi bilder med 22,4% lägre olikhet till marken sanning än state-of-the-art.
REF anses glyph bildsyntes som en bild analogi uppgift och föreslog en modifierad VAE för att skilja bildstil från innehåll.
From A to Z: Supervised Transfer of Style and Content Using Deep Neural Network Generators
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}