Oct, 2021

PhotoWCT$^2$: 高频残差块级训练和跳跃连接的紧凑自编码器，用于逼真的风格迁移

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TL;DR该研究提出了名为 PhotoWCT$^2$ 的紧凑型模型，使用块状训练和高频残差的跳跃连接可实现一次自编码器的最先进风格化强度，并支持更高分辨率的图像，在速度、参数等方面均优于现有模型。
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发现论文，激发创造
  • 基于小波转换的光真实主义风格迁移

    本篇文章提出了一种基于小波变换和白化和彩色变换（WCT$^2$）的样式转换方法，该方法引入了一种理论上正确的修正网络架构，其可能性大大增强了感性质地和两种样式之间的转化，同时保持了结构信息和 VGG 特征空间的统计属性；此外，被提出的模型可以在 4.7 秒内完成 $1024 imes1024$ 分辨率图像的样式转换，且无需后期处理，具有稳定的视频样式转换。

    Mar, 2019

  • 神经架构搜索实现的超快照片真实风格转移

    本文提出了一种基于 PhotoNet 和神经架构搜索的相机级画风快速迁移算法，在保持细节保留和逼真性的同时，相比当前最先进的方法可以实现 20-30 倍的加速，而无需进行预处理或后处理。

    Dec, 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

  • StyTr$^2$: 使用 Transformer 进行图像风格转移

    提出了一种基于 transformer 的 StyTr$^2$ 方法，用于实现图像风格转移的长程依赖，介绍了一种适用于该任务的内容感知的位置编码（CAPE），并通过定量实验表明其效果优于现有的基于 CNN 和流计算的方法。

    May, 2021

  • 基于自编码器的图像压缩算法：由 NCTU 提出的挑战方案描述

    本文提出一种利用深度学习自编码器结构进行有损图像压缩的系统，通过残差块和跳跃连接降低图像像素相关性，使用重要性映射和量化器实现比特分配和比特率控制，该自编码器和重要性网络是联合训练，目的在于满足每像素 0.15 比特的限制条件下，产生具有良好主观质量的重构图像。

    Feb, 2019

  • 一个用于图像风格转换的内容变换块

    该论文主要研究了利用内容转换模块和归一化层实现以样式为导向的图像风格转移，并且能够实现高分辨率图像合成和实时视频风格化，通过定量和定性的实验验证了该方法的有效性。

    Mar, 2020

  • 自动化深度照片风格转换

    该研究介绍了一种基于深度学习技术的图像风格转换方法，通过引入内容图像的失真约束条件，应用于图像语义不同的部分，使用基于神经网络的图像分割方法和语义分组步骤进行自动分割处理，进一步提高了图像的美感效果，并且使得整个流程不依赖于用户交互的干预，具有广泛的应用前景。

    Jan, 2019

  • 实时高清风格迁移的风格感知内容损失

    该论文提出了一种基于 Style-aware Content Loss 的 Encoder-Decoder 网络，可实现实时、高分辨率的图像和视频样式化，能够更好地捕捉样式对内容的微妙影响。

    Jul, 2018

  • 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

  • 多模态迁移：一种用于快速艺术风格迁移的分层深度卷积神经网络

    提出了一种多模态卷积神经网络的方案，本方案可以在多个尺度上处理风格和纹理提示，从而将艺术风格转移应用到常规照片上，平均效率也高于当前市场上其他方法。

    Nov, 2016