Det senaste arbetet av Gatys et al., som kännetecknade stilen av en bild av statistiken över konvolutionella neurala nätverk filter, tände ett förnyat intresse för texturgenerering och bild stilisering problem. Medan deras bildgenerering teknik använder en långsam optimeringsprocess, har nyligen flera författare föreslagit att lära sig generator neurala nätverk som kan producera liknande utgångar i en snabb framåt pass. Medan generatornätverk är lovande, de är fortfarande sämre i visuell kvalitet och mångfald jämfört med generation-för-optimering. I detta arbete främjar vi dem på två viktiga sätt. Först introducerar vi en instans normalisering modul för att ersätta batch normalisering med betydande förbättringar av kvaliteten på bildstyling. För det andra förbättrar vi mångfalden genom att introducera en ny inlärningsformulering som uppmuntrar generatorer att på ett opartiskt sätt ta prov från Julesz texturensemble, som är ekvivalensklassen för alla bilder som kännetecknas av vissa filtersvar. Tillsammans tar dessa två förbättringar foder framåt textursyntes och bildstyling mycket närmare kvaliteten på generation-via-optimering, samtidigt som hastigheten fördel.
Additiony, Ulyanov m.fl. REF ersatte batch normalisering med instans normalisering och detta resulterade i utdata stil kvalitetsförbättring.
Improved Texture Networks: Maximizing Quality and Diversity in Feed-Forward Stylization and Texture Synthesis
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}