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FedStyle: 基于风格的艺术委托联邦学习众包框架
提出 FedStyle：一种基于风格的联邦学习众包框架，允许艺术家训练本地风格模型并共享模型参数以进行合作，从而实现基于艺术风格的检索。通过学习艺术家的抽象风格表示并与服务器对齐，FedStyle 解决了艺术家之间严重的模型漂移问题。此外，
PDF2 months ago
在文本到图像生成模型时代重新思考艺术版权侵权问题
最近的文本到图像生成模型（如稳定扩散）非常擅长模仿和生成受版权保护的内容，这引起了艺术家们的担忧，他们担心自己的独特风格可能会被不当复制。为了解决这个问题，本文将 “艺术版权侵权” 问题重新定义为对图像集进行分类问题，而不是探究图像间的相似
PDF3 months ago
CVPR基于扩散模型的倒置式风格迁移
本文提出了一种基于单张画作的有学习能力的文字描述的艺术风格逆推算法（InST），能够高效地捕捉并转移绘画作品的艺术风格，且经过在多个艺术家和艺术风格的多幅画作上测试验证了其质量和效率。
PDF2 years ago
StyleBabel：艺术风格标记和字幕
本研究提出了 StyleBabel 数据集，包括超过 135K 的数字艺术作品的自然语言标题和描述艺术风格的自由表单标签；通过一种基于 Grounded Theory 的迭代方法进行收集，使用 ALADIN 架构 + Visual Tran
PDF2 years ago
ICLR艺术风格的学习性代表
通过构建一个单一、可扩展的深度网络，可以简洁地捕捉多种不同画作的艺术风格，通过将绘画降维成嵌入空间中的点，该模型具有泛化艺术风格的能力，并允许用户任意结合从单个画作中学习的风格，为建立绘画的丰富模型提供了有用的步骤，以及展示了艺术风格的学习
PDF8 years ago
DeepMovie：使用光流和深度神经网络实现电影风格化
该论文扩展了 Gatys 等人的方法，使用光流来保证样式特征与画面对象相对位置不变，进一步实现在给定艺术风格下渲染视频。
PDF8 years ago
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。
PDF8 years ago
视频艺术风格迁移
本研究提出了一种基于图片样式迁移的视频样式迁移方法，使用新的初始化和适用于视频的损失函数能够生成一致和稳定的艺术风格视频序列，即使在大运动和强遮挡的情况下，该方法在质量和数量上都明显优于基线算法。
PDF8 years ago