Style-överföring är en process för att migrera en stil från en given bild till innehållet i en annan, syntetisera en ny bild som är en konstnärlig blandning av de två. Den senaste tidens arbete med att anta Convolutional Neural Networks (CNN) väckte ett förnyat intresse på detta område, på grund av de mycket imponerande resultat som uppnåtts. Det finns en alternativ väg mot att hantera style-överföringsuppgiften, via generalisering av textursyntesalgoritmer. Detta tillvägagångssätt har föreslagits under årens lopp, men resultaten är vanligtvis mindre imponerande jämfört med CNN. I detta arbete föreslår vi en ny stil-överföring algoritm som utökar textur-syntesen arbete Kwatra et. Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. (2005), samtidigt som syftet är att få stiliserade bilder som kommer närmare i kvalitet till CNN. Vi modifierar Kwatras algoritm på flera viktiga sätt för att uppnå den önskade överföringen, med betoning på ett konsekvent sätt att hålla innehållet intakt i utvalda regioner, samtidigt som vi producerar hallucinerad och rik stil i andra. De resultat som erhållits är visuellt tilltalande och varierande, visade sig vara konkurrenskraftiga med den senaste CNN stil överföring algoritmer. Den föreslagna algoritmen är snabb och flexibel, att kunna bearbeta alla par av innehåll + stil bilder.
Och Elad et al. REF föreslog en stilöverföringsalgoritm för att få stiliserade bilder närmare CNN-värdena som en förlängning av de traditionella icke-CNN-metoderna.
Style-Transfer via Texture-Synthesis
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}