介绍了一种基于卷积神经网络特征空间的自然纹理新模型，可生成具有高感知质量的样本，可作为神经科学刺激或深度卷积神经网络学习的新工具。
May, 2015
本文使用卷积神经网络和傅里叶频谱以及统计特征约束来实现纹理合成，并实验表明与现有方法相比具有更好的性能。
May, 2016
研究表明，随机浅层卷积神经网络的特征空间可以作为自然纹理的模型，可以用于纹理合成算法，并且相较于深层CNNs模型，浅层CNNs模型具有相当的性能。
使用卷积神经网络的特征表示来计算时空统计量，并提出一种参数化的模型，能够合成新的动态纹理样本并预测简单电影中的运动。
Feb, 2017
本文提出了一种基于深度生成式前馈网络实现的纹理综合方法，具有在一个网络内高效综合不同纹理并进行有意义插值的能力，并通过多项实验证明了提出的模型和技术的有效性和应用前缀。
Mar, 2017
本文研究了纹理合成的两大方法，即基于统计学特征和重组补丁方法，并探索了混合方法以及卷积神经网络的应用，但在处理多尺度的真实纹理图像时面临挑战。
Jul, 2017
本研究提出了一种新型的卷积神经网络，即小波卷积神经网络，将频域分析与卷积神经网络相结合，并在纹理分类中实验表明该模型比传统卷积神经网络的表现更好，且参数数量更少，易于训练。
采用最优传输理论来生成纹理样本，提出了一种基于卷积神经网络的插值方法，同时应用于人和猴子的视觉感知和神经敏感度研究，拓展了对视觉处理的理解。
Jun, 2020
提出了一种基于转置卷积操作的新方法，通过对输入纹理的整个编码特征图作为转置卷积滤波器，以及捕捉自相关信息的特征相似性图作为转置卷积输入，从而在几乎实时的单次前向传递中一次性合成未见过的纹理。
Jul, 2020
该研究解决了将先进的RGB纹理合成方法扩展到多光谱图像的困难，因为现有模型只针对RGB图像进行训练。提出了两种无需重新训练神经网络的解决方案，分别通过训练随机光谱带三元组和将多光谱像素投影到三维空间来实现。实验表明这些方法能够达到良好的视觉质量，并接近RGB图像上的先进方法。
Oct, 2024