Gatys m.fl. nyligen visat att djupa nätverk kan generera vackra texturer och stiliserade bilder från en enda textur exempel. Men deras metoder kräver en långsam och minneskrävande optimeringsprocess. Vi föreslår här ett alternativt tillvägagångssätt som flyttar beräkningsbördan till ett inlärningsstadium. Med ett enda exempel på en struktur, vår strategi tränar kompakt feed-forward convolutional nätverk för att generera flera prover av samma textur av godtycklig storlek och för att överföra konstnärlig stil från en given bild till någon annan bild. De resulterande nätverken är anmärkningsvärt lätta och kan generera texturer av kvalitet jämförbar med Gatys et al., men hundratals gånger snabbare. Mer allmänt belyser vår strategi kraften och flexibiliteten hos generativa feed-forward-modeller som är utbildade med komplexa och uttrycksfulla förlustfunktioner.
Ref presenterade ett alternativt tillvägagångssätt som utbildade kompakta konvolutionsnätverk framåt.
Texture Networks: Feed-forward Synthesis of Textures and Stylized Images
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}