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    Arbitrary Style Transfer in Real-time with Adaptive Instance Normalization

    Gatys等人最近引入了一种神经算法,该算法以另一幅图像的风格渲染内容图像,实现了所谓的风格转换。然而,他们的框架需要缓慢的迭代优化过程,这限制了其实际应用。已经提出了使用前馈神经网络的快速近似来加速神经风格的转移。不幸的是,速度的提高是有代价的:网络通常局限于一组固定的风格,无法适应任意的新风格。在本文中,我们提出了一种简单而有效的方法,首次实现了实时的任意风格转移。我们方法的核心是一个新的自适应实例归一化(AdaIN)层,它将内容特征的均值和方差与风格特征的均值、方差对齐。我们的方法实现了与现有最快方法相当的速度,而不受预先定义的一组样式的限制。此外,我们的方法允许灵活的用户控制,如内容风格权衡、风格插值、颜色和空间控制,所有这些都使用单个前馈神经网络。

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