Nyligen, metoder har föreslagits som utför textursyntes och stil överföring genom att använda konvolutionella neurala nätverk (t.ex. Gatys m.fl. Europaparlamentets och rådets förordning (EU, Euratom) nr 966/2012 av den 25 oktober 2012 om finansiella regler för unionens allmänna budget och om upphävande av rådets förordning (EG, Euratom) nr 1605/2002 (EUT L 298, 26.10.2012, s. 1). Dessa metoder är spännande eftersom de i vissa fall kan skapa resultat med toppmodern kvalitet. I detta dokument visar vi dock att dessa metoder också har begränsningar i texturkvalitet, stabilitet, nödvändig parameterinställning och brist på användarkontroller. Detta dokument presenterar en flerskalig syntes pipeline baserad på konvolutionella neurala nätverk som förbättrar dessa frågor. Vi ger först en matematisk förklaring av källan till instabilitet i många tidigare tillvägagångssätt. Vi förbättrar sedan dessa instabiliteter genom att använda histogramförluster för att syntetisera texturer som bättre statistiskt matchar exemplar. Vi visar också hur man integrerar lokala stilförluster i vårt flerskaliga ramverk. Dessa förluster kan förbättra kvaliteten på stora funktioner, förbättra separationen av innehåll och stil, och erbjuda konstnärliga kontroller såsom färg genom nummer. Vi visar att vår strategi erbjuder förbättrad kvalitet, konvergens i färre iterationer och mer stabilitet över optimeringen.
REF använde en flerskalig syntesrörledning för rumslig kontroll och för att förbättra texturens kvalitet och stabilitet.
Stable and Controllable Neural Texture Synthesis and Style Transfer Using Histogram Losses
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}