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stylized images
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用 Transformer 和对比学习重新思考任意风格转换
本研究提出了一种创新技术，通过样式一致的实例归一化和基于实例的对比学习方法来改进生成的艺术风格图片的质量，引入感知编码器来捕获样式特征，实验证明该方法生成了高质量的艺术风格图片并有效地避免了伪影。
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2 months ago
PaintNeSF: 用矢量化的 3D 笔画进行风格化景物的艺术创作
我们提出了一种新技术 Paint Neural Stroke Field（PaintNeSF），用于根据多视角 2D 图像生成 3D 场景的任意新视角的风格化图像。
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7 months ago
Face-PAST：面部姿势感知和风格迁移网络
我们提出了一种面部姿态感知和风格转换（Face-PAST）网络，它在生成高质量的风格化图像的同时保留面部细节和结构。通过使用预训练的风格生成网络和残留调制块而非变换编码块，以及利用门控映射单元和面部结构、身份和分割损失来保留面部结构和细节，
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a year ago
通过图像风格化实现简单的域泛化
该论文介绍了使用样式化图像来增强数据集中的偏见纠正方法，以达到在不同领域中进行分类的目的。他们提供了一种基于领域内的纯样式化图像的方法，并通过详细的分析证实了该方法的机制，结果超过或与使用更复杂的方法的现有技术相当。
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4 years ago
纹理网络：纹理和风格化图像的前馈合成
本文提出一种利用深度学习的方式，通过在训练阶段来移动计算负担，使用单个纹理样本训练紧凑的前馈卷积网络，可以生成任意大小的同一纹理的多个样本，并将艺术风格从给定图像传输到任何其他图像中，生成的网络轻巧，并且可以比 Gatys 等人的方法快数百
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8 years ago
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