Med tanke på ett slumpmässigt par bilder, en godtycklig stil överföringsmetod extraherar känslan från referensbilden för att syntetisera en utgång baserat på utseendet på den andra innehållsbilden. Nyligen godtyckliga stil överföringsmetoder överföra andra order statistik från referensbild till innehållsbild via en multiplikation mellan innehållsbild funktioner och en omvandlingsmatris, som beräknas från funktioner med en förutbestämd algoritm. Dessa algoritmer kräver antingen beräkning dyrt operationer, eller misslyckas med att modellera funktionen covariance och producera artefakter i syntetiserade bilder. Generaliserade från dessa metoder, i detta arbete, härleder vi formen av omvandlingsmatris teoretiskt och presentera en godtycklig stil överföring tillvägagångssätt som lär omvandlingsmatrisen med ett feed-forward nätverk. Vår algoritm är mycket effektiv men möjliggör en flexibel kombination av flernivåstilar samtidigt som innehållets affinitet bevaras under stilöverföringsprocessen. Vi visar effektiviteten i vår strategi för fyra uppgifter: konstnärlig stil överföring, video och fotorealistisk stil överföring samt domänanpassning, inklusive jämförelser med de senaste metoderna.
På senare tid härledde REF formen av omvandlingsmatris teoretiskt och lärde sig det direkt med ett feed-forward-nätverk.
Learning Linear Transformations for Fast Arbitrary Style Transfer
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}