I detta papper presenterar vi en metod som kombinerar flexibiliteten i neural algoritm av konstnärlig stil med hastigheten på snabb stil överföring nätverk för att möjliggöra realtid stilisering med något innehåll / stil bildpar. Vi bygger på det senaste arbetet att utnyttja villkorliga instans normalisering för multi-stil överföring nätverk genom att lära sig att förutsäga villkorliga instans normalisering parametrar direkt från en stil bild. Modellen är framgångsrikt tränad på en corpus av ungefär 80.000 målningar och kan generalisera till målningar tidigare oobserverade. Vi visar att det lärda inbäddningsutrymmet är smidigt och innehåller en rik struktur och organiserar semantisk information i samband med målningar på ett helt oövervakat sätt.
Ghiasi m.fl. REF förlängd villkorlig normalisering (IN) genom utbildning av ett separat nätverk för att förutsäga affin parametern för IN.
Exploring the structure of a real-time, arbitrary neural artistic stylization network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}