Oct, 2019

利用校准指标改进风格迁移

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TL;DR研究如何通过定量评估程序改进样式转移，在使用 Effectiveness (E) 和 Coherence (C) 统计方法进行比较一些 Neural Style Transfer (NST) 方法的相对性能时发现了几个有趣的属性以及样式权重在改善 EC 分数方面影响较小。
发现论文，激发创造
  • 神经风格迁移的评估：综述

    神经风格迁移的评估方法和指标存在着不一致性和局限性，为了促进方法之间更有意义、更公平的比较，以及对研究结果的理解和解释的提升，我们提供了对现有评估技术的深入分析，并提出了标准化评估实践的建议。

    Jan, 2024

  • 文本风格转移的评估

    本文提出了一种在 Yelp 情感数据集上实验性确定最佳实践的方法，解决了文本风格转移领域目前缺乏标准评估实践的问题；我们提出了自动化评估的一组度量标准，并展示了它们与人类判断的强关联性和一致性，并证明了三种检验模型在所关注的方面存在权衡，在特定的权衡图上评估风格转移模型的重要性。

    Apr, 2019

  • 文本风格转换：探索与评估

    本文提出使用对抗网络以学习分离内容表示和风格表示的方法来解决自然语言处理中的样式转移问题，并提出了新的评估指标来测量样式转移的转移强度和内容保留。作者在文章 - 新闻标题转移和正面 - 负面评论转移两个任务上评估了模型和指标，结果表明，所提出的模型的样式转移强度和内容保留得分比自动编码器更高，内容保留度指标与人类判断高度相关。

    Nov, 2017

  • 文本风格转移：重新训练、汇报错误、与重写比较

    本文针对样式转移的标准评估方法提出了几个问题，为了解决这些问题，我们建议通过计算原始文本和人类重写文本之间的 BLEU 来进行基准测试，并提出了三种优于现有技术的新体系结构。

    Aug, 2019

  • 基于特征转换的通用风格迁移

    本論文提出了一種簡單而有效的方法，使用特徵轉換技術：白化和著色，實現了通用風格轉換，以轉換任意視覺風格並生成高質量的風格圖像。

    May, 2017

  • 提高任意风格迁移的风格感知归一化损失

    本文研究神经风格转换中不平衡风格转移的问题，提出了一种解决方案，通过提出新的 Loss function 在理论分析和实验结果中证明其有效性，提高风格欺骗率和人类评估的偏好度。

    Apr, 2021

  • 评估风格迁移的评价指标：以多语言形式转移为例的案例研究

    本文评估了风格转移 (ST) 领域自动度量标准对于形式风格转移这一常见任务的效果，包含了葡萄牙语、法语和意大利语，这是这一领域第一个多语言评估的工作，提出了最佳实践，指出了几个与人类评测高度一致的、在多语言下表现良好的模型，期望协助加速风格转移 (ST) 的发展。

    Oct, 2021

  • 基于图割的多模态风格转换

    本研究提出了基于多样性的风格转换技术 (MST)，通过将风格图像特征聚类为次级风格组件，并采用图割公式将其与本地内容特征相匹配来明确考虑内容和风格图像的语义模式匹配，从而实现更灵活，更通用的风格转换技术。

    Apr, 2019

  • 神经风格迁移：综述

    本文概述了当前神经风格转移研究的进展，提供了当前算法的分类方法及几种评估方法，对不同 NST 算法进行了定性和定量比较，最后讨论了 NST 的多种应用和未来研究的开放问题。

    May, 2017

  • MetaStyle: 神经风格迁移中速度、灵活性和质量的三方面权衡

    我们提出了 MetaStyle 方法，将神经风格迁移公式化为双层优化问题，并结合学习和后处理更新步骤，使其适应快速逼近模型，从而实现高质量的任意艺术风格转移，并在速度，灵活性和质量之间取得了良好的平衡。

    Dec, 2018