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style synthesis
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MuseumMaker: 持续自定义样式，避免灾难性遗忘
提出了 MuseumMaker 方法，使用预训练的大型文本到图像（T2I）模型，通过遵循一系列定制风格的方式不断地合成图像，并作为一个博物馆逐渐积累这些创造性的艺术作品。MuseumMaker 能同时捕捉新风格的细微差别，并保持已学习风格的
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25 days ago
自由风格和快速的 3D 肖像合成
提出了一种利用文本提示来指定风格的快速 3D 肖像合成框架，该方法借助生成先验来构建少量样本，采用目标样式替换预训练 3D 生成器的三层平面生成器，从而实现了高质量和一致性风格合成。
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a year ago
Text2Mesh: 文本驱动的网格神经风格化
本文提出 Text2Mesh 算法，通过基于神经网络的颜色预测和本地几何细节预测实现对三维网格的样式编辑，使用 disentangled 表示法来对三维物体进行处理，无需预先训练的生成模型或特殊三维网格数据集，可以合成各种样式的三维网格。
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2 years ago
通过生成对抗网络实现风格分离和合成
本文提出了一种新的深度学习网络 S3-GAN，可以同时实现特定类别物体照片的风格分离和风格合成。该网络结构包括编码器网络、生成器网络和对抗网络，基于前提假设物体照片在流形上，内容和风格是相互独立的，并通过编码器网络实现风格分离，生成器网络实
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6 years ago
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