视频和球面图像的艺术风格转换

Aug, 2017

Artistic style transfer for videos and spherical images

Manuel Ruder, Alexey Dosovitskiy, Thomas Brox

TL;DR本文提出了两种计算机视觉算法对图像和视频进行风格迁移，第一种是根据 Gatys 算法进行能量最小化的图像风格转移技术，针对图像中的规模和遮挡等问题提出了改进，第二种是将视频风格迁移建模为一个学习问题，使用深度学习网络和新的训练程序使其在几乎实时的情况下实现任意长度的视频稳定风格转移，最后还介绍了如何将这些方法应用于 360 度图像和视频。

Abstract

Manually re-drawing an image in a certain artistic style takes a professional artist a long time. Doing this for a video sequence single-handedly is beyond imagination. We present two computational approaches that transfer the style from one image (for example, a painting) to a whole video sequence. In our first approach, we adapt to videos the original imag

image stylization video stylization gatys algorithm deep network architecture 360 degree images

发现论文，激发创造

视频艺术风格迁移

本研究提出了一种基于图片样式迁移的视频样式迁移方法，使用新的初始化和适用于视频的损失函数能够生成一致和稳定的艺术风格视频序列，即使在大运动和强遮挡的情况下，该方法在质量和数量上都明显优于基线算法。

Apr, 2016

实时本地化光真实视频风格转换

本文提出了一种基于深度神经网络的算法，通过将图像的语义有意义的本地区域的艺术风格转移至目标视频的本地区域，同时保持其照片般的逼真性，并通过噪声和时间损失来优化视频的语义标签和平滑转换风格，最终实现一种能够自动生成视觉媒体的风格迁移方法。

Oct, 2020

任意风格的快速基于块的风格转移

本文提出了一种基于局部匹配和卷积神经网络的简单优化目标，该目标可以在保持效率的同时，产生艺术风格迁移的高品质结果。同时，本文结合内容结构和风格纹理，利用预训练网络的单层来实现该目标，并且使用 80,000 张自然图像和 80,000 张绘画进行反向优化网络的训练，这使得整个算法支持任意图像进行迁移。

Dec, 2016

可调实时风格迁移

该论文提出了一种新方法，可以通过一组手动可调参数在训练之后实时调整关键超参数，以使用户可以修改来自相同样式 / 内容图像对的合成输出，以寻找最喜欢的风格化图像。调整这些参数与用不同超参数重新训练模型相当，还演示了如何在保持风格和内容相似的情况下随机生成多样的结果。

Nov, 2018

深度照片风格转移

本文提出了一种基于深度学习的摄影风格迁移方法，通过处理大量图像内容，忠实地传输参考样式。它可以成功抑制失真效果，满足各种情况下的摄影风格转移，包括时间、天气、季节和艺术编辑的转移。

Mar, 2017

提升艺术风格神经算法

研究如何通过多种方法改进神经艺术风格算法的表现，特别是针对一些换风格难以处理的更复杂的前景和背景等内容，在实验中显示方法能有效提高风格转换的质量。

May, 2016

DeepMovie：使用光流和深度神经网络实现电影风格化

该论文扩展了 Gatys 等人的方法，使用光流来保证样式特征与画面对象相对位置不变，进一步实现在给定艺术风格下渲染视频。