Oct, 2023

卷积神经网络艺术风格迁移的生成式 AI 模型

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TL;DR该论文综述了一种使用卷积神经网络（CNN）进行风格转换的新技术，通过利用 CNN 学习的深层图像表征，实现了分离和操作图像内容和风格的能力，从而合成了以和谐方式结合内容和风格的高质量图像。
artistic style transfergenerative artificial intelligenceconvolutional neural networksdeep image representationshigh-quality images
发现论文，激发创造
  • 利用神经风格迁移设计服装

    提出了一种利用神经风格迁移算法个性化生成新的服装设计的方法，该方法基于用户偏好并从其衣柜的有限衣服集中学习用户的时尚选择。通过分析生成的衣服图像及其与用户时尚风格的吻合程度来验证该方法的效果。

    Jul, 2017

  • 语义风格转换：将草图变为艺术品

    本文提出了一种新概念，即通过手动制作像素标签或使用现有解决方案进行语义分割，将生成式架构与语义注释相结合，从而增强生成算法的内容感知性，提高生成的图像质量，避免常见的故障，并扩展这些算法的功能范围。

    Mar, 2016

  • 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

  • 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

  • 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

  • 有条件的对抗神经艺术风格转移

    本文提出了一种新的神经样式转换模型，它是基于无需相关风格图像，可用于任何内容和风格的输入形成语义准确的生成图像，规避了全模型训练的烦恼，并通过单向 GAN 模型的确保循环一致性的结构，实现了更高效的训练和验证阶段以及更小的模型尺寸。

    Feb, 2023

  • 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

  • 一种神经风格艺术算法

    通过使用深度神经网络对任意图像的内容和风格进行分离和重组，我们引入了一种人工系统，为艺术形象的创作提供了神经算法，并且在视觉感知的其他关键领域中的近乎人类性能展示了深度神经网络模型的类生物启发式视觉模型的特定任务的卓越表现的显着相似之处，为人类创作和感知艺术意象的算法理解提供了一条前进的路径。

    Aug, 2015

  • 探究艺术风格的神经算法

    本文探讨了 Gatys 等人在文章 “A Neural Algorithm of Artistic Style” 中提出的样式迁移方法，进一步研究了样式空间，以及一些基于网络特征的新的样式表示，并讨论了如何实现局部和潜在的内容感知的样式迁移。

    Feb, 2016

  • 基于纹理合成的风格迁移

    本文提出了一种新的图像风格转移算法，结合了纹理合成算法和卷积神经网络，通过保持选定区域的内容不变，同时在其他区域产生幻觉和丰富的风格，得到视觉上令人愉悦和多样化的结果，与最近的卷积神经网络风格转移算法相当竞争，且速度快、灵活性强。

    Sep, 2016