Universal stil överföring syftar till att överföra godtyckliga visuella stilar till innehållsbilder. Befintliga feed-forward-baserade metoder, samtidigt som njuta av inference effektivitet, begränsas främst av oförmågan att generalisera till osynliga stilar eller nedsatt visuell kvalitet. I detta dokument presenterar vi en enkel men effektiv metod som tar itu med dessa begränsningar utan utbildning på några fördefinierade stilar. Den viktigaste ingrediensen i vår metod är ett par funktioner transformer, blekning och färg, som är inbäddade i en bild rekonstruktion nätverk. Den vitare och färgning transforms reflekterar en direkt matchning av funktionen covariance av innehållsbilden till en given stil bild, som delar liknande sprit med optimeringen av Gram matris baserad kostnad i neural stil överföring. Vi demonstrerar effektiviteten av vår algoritm genom att generera högkvalitativa stiliserade bilder med jämförelser med ett antal nya metoder. Vi analyserar också vår metod genom att visualisera de vitnade funktionerna och syntetisera texturer via enkel funktionsfärgning.
För att omvandla godtyckliga stilar till innehållsbilder, Li et al. REF antog den klassiska signalblekning och färgning transformer (WCT) på funktioner som extraheras från CNN.
Universal Style Transfer via Feature Transforms
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}