style representation | BriefGPT

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StyleShot: 任何风格的快照
我们展示了在没有测试时间调整的情况下，良好的风格表示对于广义风格转移至关重要和充分。我们通过构建一个风格感知编码器和一个名为 StyleGallery 的组织良好的风格数据集来实现这一点。通过专门设计的风格学习方法，该风格感知编码器被训练用
PDF5 days ago
RoNet：基于旋转的连续图像转换
本文介绍了一种基于旋转的解决方案，通过对图像的样式表示进行平面旋转来实现连续生成，从而实现了一种名为 RoNet 的网络。我们在生成网络中嵌入了旋转模块，通过自动学习适当的平面，同时解开图像的内容和样式。为了鼓励真实纹理，我们还设计了一种基
PDF3 months ago
渠道中有鬼：对医学图像分割进行对比单一领域泛化
本研究提出了一种基于 CCSDG 模型的医学图像分割方法，该模型使用浅层特征和样式增强的对应图像进行对比训练，从而实现了对通道级特征的解缠结和结构特征的分离，取得了比基准模型和其他所有竞争方法更好的效果。
PDFa year ago
EMNLP基于对比表示学习的示例引导复述生成模型
本研究提出了一种新的通过设计对比损失的方法来学习更好的样式和内容表示的 Exemplar-Guided Paraphrase Generation (EGPG) 方法，并将其应用于编码器 - 解码器范式中，实验结果表明其在两个数据集上有效。
PDF3 years ago
无对抗训练的多类型解缠
本文提出了一种针对多类型解缠的统一分布控制方法，以达到风格 - 内容解缠和多类型解缠的效果，在两个数据集上进行实验评估其风格解缠效果和无监督风格转移性能。
PDF4 years ago
MM基于检索引导的无监督多领域图像到图像翻译
本文提出使用图像检索系统辅助图像翻译，从而生成更高质量的图片，实验结果表明该方案是有效的。
PDF4 years ago
AAAI组合观察的对抗性解缠
使用变分自编码器 (Variational Autoencoders)，通过增加最小化对抗互信息项来消除样式 (Syle) 表示中的内容 (Content) 信息，从而实现有效地分离内容和样式相关属性。
PDF4 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