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神经风格迁移模型综述

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数据派THU
发布2021-10-19 10:53:12
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发布2021-10-19 10:53:12
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文章被收录于专栏:数据派THU数据派THU
来源:专知 本文附论文,建议阅读10分钟 本文对神经风格迁移技术进行了全面概述。

神经风格迁移技术主要用于对图像、视频等进行风格化,使其具有艺术美感,该领域极具应用价值,是人工智能的热门研究领域之一。为推动神经风格迁移领域的研究发展,对神经风格迁移技术进行了全面概述。简述了非真实感渲染技术和传统的纹理迁移技术。对现有神经风格迁移模型进行了分类整理,并详细探讨了各类代表性模型的算法原理及后续改进,分析了神经风格迁移技术的应用市场。提出对风格迁移模型质量的评判应该从定性评估和定量评估两个方面来考虑,并从各个角度讨论了现阶段风格迁移技术存在的问题以及未来研究方向。最后强调应提高模型的综合能力,在保证生成质量的情况下提升生成速度以及泛化能力。

http://cea.ceaj.org/CN/abstract/abstract39931.shtml

编辑:文婧

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原始发表:2021-10-17,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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