ICCVAug, 2021

领域感知的通用风格迁移

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TL;DR该研究提出了一种新的基于领域感知的样式迁移网络（DSTN），旨在通过捕捉参考图像的领域性质来传递样式。实验结果表明，该模型在艺术和照片逼真的渲染中均比先前的方法表现更好。
style transferuniversal styledomain-aware style transfer networksdomainnessphoto-realistic stylizations
发现论文，激发创造
  • 领域特定的生成对抗风格迁移映射

    本研究提出使用领域特定映射来重新映射共享内容空间中的潜在特征到特定内容空间，以提高图像的编码质量和风格传递的效果。实验证明，与以往的图像风格转换方法相比，所提出的方法在需要图像间语义对应的复杂场景中表现得更好。

    Aug, 2020

  • 提高恶意示例的可转移性：任意风格转移

    通过使用不同域中的数据增强，我们提出了一种名为 Style Transfer Method（STM）的新的攻击方法，利用提出的任意风格转换网络将图像转换为不同的域，从而显著提高了对抗性可转移性。

    Aug, 2023

  • 基于多领域艺术图像的任意风格转移学习

    我们提出了一个快速前馈网络，使用深度特征和纹理统计来表示内容和风格，并使用对抗网络来规范画风生成，包括条件生成器和条件鉴别器，并使用遮罩模块来空间控制风格化级别和稳定对抗训练，在定性和定量实验中与相关工作进行比较。

    May, 2018

  • 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

  • 领域自适应文本风格转化

    本文提出一种域自适应文本风格转移模型，能够处理非平行数据和域偏移问题，并在形式和情感风格的转换任务上取得良好的效果。

    Aug, 2019

  • 实时通用光真实风格迁移的联合双边学习

    基于深度神经网络的较慢的最新方法限制实际分辨率，或仍包含可感知的瑕疵，我们在这里提出了一种新的端到端模型，用于光影逼真的风格转移，其快速且产生逼真的结果，与现有最先进的方法相比，我们的方法产生了视觉上更好的结果，速度提高了三个数量级，并在移动手机上实现了 4K 的实时性能。

    Apr, 2020

  • 无监督风格适应艺术品识别

    本研究提出了一种计算机视觉系统的方法，用于无需有标签的数据来识别艺术图像中的物体，通过域适应和样式转移等技术来实现，无需大量的目标数据即可进行跨域对象识别及场景分类。

    Dec, 2018

  • 域风格迁移：一种强而简单的合成到真实图像域自适应基准线

    通过对于一种现有的照片风格转换算法进行简单的修改，本文展示了应用于真实图像时的深度神经网络有效利用合成数据的方法，提高了合成图像到真实图像的领域适应性。我们在语义分割和物体检测的四个合成到真实的任务上进行了广泛的实验验证，展示了我们的方法在基于分割和物体检测的度量方面超越了任何当前的基于 GAN 的图像翻译方法的性能。此外，我们还通过距离分析方法，展示了我们的算法在缩小他们之间距离并且将合成数据转换为真实数据方面得到的显著效果。

    Jul, 2018

  • 通过对比学习增强领域任意图像风格转移

    本文提出一种使用深度对比学习的方法，通过学习图像特征来获得图像的样式表示，并使用生成网络进行样式转移。研究表明，相对于现有的基于二阶统计量的方法，这种方法能够更加有效地获取图像的样式信息并生成更好的结果。

    May, 2022

  • 一石二鸟：图像和视频风格转换联合学习的统一框架

    本文介绍了一种基于统一风格转移框架 UnST 和领域交互变压器（DIT）的方法，使得同时能实现对图像和视频完成风格转移任务。实验表明 UniST 在图像和视频领域中与现有方法相比表现更佳，通过简单而有效的轴向多头自我关注（AMSA）获得更高的计算效率和风格转移表现。

    Apr, 2023