Det senaste arbetet av Gatys et al. demonstrerade kraften i Convolutional Neural Networks (CNN) i att skapa konstnärliga fantastiska bilder genom att separera och återta bildens innehåll och stil. Denna process av att använda CNN för att migrera det semantiska innehållet i en bild till olika stilar kallas Neural Style Transfer. Sedan dess har Neural Style Transfer blivit ett trendigt ämne både inom akademisk litteratur och industriella tillämpningar. Det får ökad uppmärksamhet från dataseende forskare och flera metoder föreslås för att antingen förbättra eller förlänga den ursprungliga neural algoritm som föreslås av Gatys et al. Det finns dock ingen omfattande undersökning som presenterar och sammanfattar den senaste Neural Style Transfer-litteraturen. Syftet med denna översyn är att ge en överblick över de nuvarande framstegen mot Neural Style Transfer, samt diskutera dess olika tillämpningar och öppna problem för framtida forskning.
Sedan dess har Neural Style Transfer blivit ett trendigt ämne både inom akademisk litteratur och industriella tillämpningar REF.
Neural Style Transfer: A Review
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}