专栏首页目标检测和深度学习抠图不再麻烦,Adobe 新算法让 P 图以假乱真

抠图不再麻烦,Adobe 新算法让 P 图以假乱真

原标题:AI Learns Painterly Harmonization | Two Minute Papers #249 翻译 | 孙启超 整理 | 凡江

你的朋友圈有被《我的前世青年照》刷屏么?大家之所以这么热情,主要是因为 AI 技术让我们的照片与模板中人物完美融合,看起来毫无违和感。

每周一篇 2 分钟论文解读

本期介绍的论文讲的就是一种算法,可以把一幅图像转换成我们想要的风格,将图画中的某个素材,无缝粘贴融合到另外一幅作品中,看起来毫无违和感。图片风格有所转换,但是图片内容没有发生改变,这个效果是通过深度神经网络实现的。

当卷福的脸 P 到了蒙娜丽莎脸上

在深层神经网络中,AI 能学到像艺术风格这样的高级能力。本期论文使用专门的算法,确保本地数据迁移成功,为了适应抽象艺术和绘画类型的多样性,该算法根据绘画作品本身来调整迁移的参数。利用 AI,我们可以让看到照片的人,根本分不清楚哪张画是被修改的,真正达到了以假乱真的境界。

本期论文给艺术创作的从业者提供了诸多灵感。从技术角度而言,传统的图片合成看起来质量不高,画面生硬,像是拼贴画。而论文中使用的算法确保了风格迁移过程中,空间和跨规模的数据一致性,使人们可以进行富有创意的绘画编辑。

源代码已经出来啦,赶紧动手试一试吧!

论文原址:

https://arxiv.org/pdf/1804.03189.pdf

Github:

https://github.com/luanfujun/deep-painterly-harmonization

本文分享自微信公众号 - 目标检测和深度学习(The_leader_of_DL_CV)

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2018-06-05

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