風格遷移: 在內容上盡量與基准圖像保持一致,在風格上盡量與風格圖像保持一致。 1. 使用預訓練的VGG19網絡提取特征 2. 損失函數之一是“內容損失”(content loss),代表合成的圖像的特征與基准圖像的特征之間的L2距離,保證生成的圖像內容和基准圖像保持一致。 3. ...
樣式遷移 如果你是一位攝影愛好者,也許接觸過濾鏡。它能改變照片的顏色樣式,從而使風景照更加銳利或者令人像更加美白。但一個濾鏡通常只能改變照片的某個方面。如果要照片達到理想中的樣式,經常需要嘗試大量不同的組合,其復雜程度不亞於模型調參。 在本節中,我們將介紹如何使用卷積神經網絡自動將某圖像中的樣式應用在另一圖像之上,即樣式遷移 style transfer 。這里我們需要兩張輸入圖像,一張是內容圖像 ...
2020-02-23 23:12 0 5154 推薦指數:
風格遷移: 在內容上盡量與基准圖像保持一致,在風格上盡量與風格圖像保持一致。 1. 使用預訓練的VGG19網絡提取特征 2. 損失函數之一是“內容損失”(content loss),代表合成的圖像的特征與基准圖像的特征之間的L2距離,保證生成的圖像內容和基准圖像保持一致。 3. ...
圖像風格遷移 最后要生成的圖片是怎樣的是難以想象的,所以朴素的監督學習方法可能不會生效, Content Loss 根據輸入圖片和輸出圖片的像素差別可以比較損失 \(l_{content} = \frac{1}{2}\sum (C_c-T_c)^2\) Style Loss 從中間提取 ...
所謂圖像風格遷移,是指利用算法學習著名畫作的風格,然后再把這種風格應用到另外一張圖片上的技術。著名的圖像處理應用Prisma是利用風格遷移技術,普通用戶的照片自動變換為具有藝術家風格的圖片。 一、圖像風格遷移的原理 1、原始圖像風格遷移的原理 在學習原始的圖像風格遷移之前,可以在先 ...
所謂風格遷移,其實就是提供一幅畫(Reference style image),將任意一張照片轉化成這個風格,並盡量保留原照的內容(Content)。之前比較火的修圖軟件Prisma就提供了這個功能。我覺得這一說法可以改成風格遷移,將一張圖的風格遷移到另一張圖片上,也可以理解為生成問題,根據兩種 ...
一、風格遷移簡介 風格遷移(Style Transfer)是深度學習眾多應用中非常有趣的一種,如圖,我們可以使用這種方法把一張圖片的風格“遷移”到另一張圖片上: 然而,原始的風格遷移(論文地址:https://arxiv.org/pdf/1508.06576v2.pdf)的速度是非常慢 ...
易於使用的神經風格遷移框架 pystiche。 將內容圖片與藝術風格圖片進行融合,生成一張具有特定風格的新圖,這種想法並不新鮮。早在 2015 年,Gatys、 Ecker 以及 Bethge 開創性地提出了神經風格遷移(Neural Style Transfer ,NST ...
作者:Longway Date:2020-04-25 來源: 單圖像三維重建、2D到3D風格遷移和3D DeepDream 項目網址:http://hiroharu-kato.com/projects_en ...
基於深度卷積神經網絡的圖像風格遷移與神經塗鴉系統的設計與實現 【摘要】深度卷積神經網絡提取圖像特征的機器學習方法目前被應用到各類圖像處理問題中,該方法可以很好地識別分析圖像,是人工智能領域的一個重要分支。 本文中設計並實現了一款基於卷積神經網絡的圖像風格遷移系統,可以通過神經表示來分離 ...