Abstrakt. Den Fast Style Transfer metoder har nyligen föreslagits för att överföra ett fotografi till en konstnärlig stil i realtid. Denna uppgift innebär att kontrollera slaglängden i de stiliserade resultaten, vilket fortfarande är en öppen utmaning. I detta papper presenterar vi en stroke kontrollerbar stil överföring nätverk som kan uppnå kontinuerlig och rumslig stroke storlekskontroll. Genom att analysera de faktorer som påverkar strokestorleken föreslår vi att uttryckligen redogöra för det mottagliga fältet och stil bildskalan. Vi föreslår en StrokePyramid modul för att förse nätverket med adaptiva mottagliga fält, och två utbildningsstrategier för att uppnå snabbare konvergens och öka nya slagstorlekar på en tränad modell respektive. Genom att kombinera de föreslagna runtime-kontrollstrategierna kan vårt nätverk uppnå kontinuerliga förändringar i strokestorlekar och producera distinkta strokestorlekar i olika rumsliga regioner inom samma utdatabild.
Jing m.fl. REF föreslog en stroke-kontrollerbar neural stil överföring nätverk (SC-NST) med adaptiva mottagliga fält för stroke storlekskontroll.
Stroke Controllable Fast Style Transfer with Adaptive Receptive Fields
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}