五年前，玩过很简单的风格迁移： 迁移学习︱艺术风格转化:Artistic style-transfer+ubuntu14.0+caffe（only CPU） 加上最近有点想买个无人机，所以先打个样，看看无人机+AI的一些合成效果。
生成对抗网络（GANs）是一种深度学习模型，由生成器和判别器两个部分组成。生成器负责生成与真实样本相似的假样本，而判别器则负责区分真实样本和生成的假样本。通过生成器和判别器相互博弈的过程，GANs可以不断优化生成器的能力，从而生成更加真实和高质量的样本。近年来，GANs在图像生成和风格转换方面取得了重要的研究进展。本文将详细介绍GANs在图像生成和风格转换方面的研究进展。
Google最新发布了一种新的迁移网络（来自其论文《A Learned Representation for Artistic Style》）同时学习多种风格的简单方法，可以简单地让单个深度卷积风格迁
今年，人脸视频特效在全球又大火特火了一把。年初的「蚂蚁牙黑」（人脸唱歌），还有不久前让老照片动起来的特效，效果都十分惊艳。
当前的风格迁移模型很大并且需要大量的计算资源来实现预期结果。为加速工作并使风格转换成为更广泛采用的工具，NVIDIA和加州大学默塞德分校的研究人员开发了一种新的基于深度学习的风格迁移算法，该算法既有效又高效。
这两天，Reddit上一则关于视频风格迁移的帖子火了，发布仅一天就冲上了机器学习社区的热榜第一。
李林 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 制作一部VR沉浸式电影时，AI能发挥怎样的作用？ Facebook做出了一些尝试，把基于对抗生成网络(GAN)、风格迁移等方法的图像生成和处理技
2015年，Gatsys等人在论文A Neural Algorithm of Artistic Style中提出了最初的神经风格迁移算法。2016年，Johnson等人发表了Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolutioin一文，将神经网络迁移作为用感知损失处理超分辨率问题的框架。结果表明该算法比Gatys等人的方法快了三倍。接下来，我将介绍如何在自己的图像和视频流中应用神经风格迁移。
选自arXiv 作者：Yongcheng Jing 等 机器之心编译 风格迁移是近来人工智能领域内的一个热门研究主题，机器之心也报道了很多相关的研究。近日，来自浙江大学和亚利桑那州立大学的几位研究者在 arXiv 上发布了一篇「神经风格迁移（Neural Style Transfer）」的概述论文，对当前神经网络风格迁移技术的研究、应用和难题进行了全面的总结。机器之心对该论文的部分内容进行了编译介绍，论文原文请访问：https://arxiv.org/abs/1705.04058。此外，为方便进一步的扩展
2023年一月份跟二月份创建了一个PyQT5人工智能软件开发系列的文章系列，过去的两个月都没怎么更新，心里一直想有时间继续更新下去，今天又更新了一篇，基于PyQT5实现多线程、界面化、风格迁移模型的实时推理。
就像下面这张GIF，左边是张静态图片，随着画者一点一点为其勾勒色彩，右边的动图也在实时地变换颜色。
目前，Demo已经放出，量子位以《复仇者联盟3》中的一个片段为例，测试了一下实际效果，得到了这样的一幅图。
Joint Bilateral Learning for Real-time Universal Photorealistic Style Transfer
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 一张输入人脸图像，竟能生成多样化风格的动漫形象。伊利诺伊大学香槟分校的研究者做到了，他们提出的全新 GAN 迁移方法实现了「一对多」的生成效果。 在 GAN 迁移领域，研究人员可以构建一个以人脸图像为输入并输出人脸动漫形象的映射。相关的研究方法已经出现了很多，如腾讯微视此前推出的迪士尼童话脸特效等等。 在迁移过程中，图像的内容（content）部分可能会被保留，但风格（style）部分必须改变，这是因为同一张脸在动画中能以多种不同的方式表示。这意味着：迁移过程是一个一对多的映
昨天那篇写的是：航拍+AI︱极简的视频风格迁移体验 是把航拍的风景图进行整体的风格迁移，不过从成片效果来看，太过于超现实。
在机器学习、深度学习和数据挖掘的大多数任务中，我们都会假设training和inference时，采用的数据服从相同的分布（distribution）、来源于相同的特征空间（feature space）。但在现实应用中，这个假设很难成立，往往遇到一些问题：
这篇论文所探讨的核心问题是如何生成高质量、逼真的合成视频。视频生成是一个非常重要且具有挑战性的任务，因为视频序列具有强烈的时间依赖性，如果不能很好地建模这种时序依赖，生成的视频就会出现不连贯、不自然的问题。然而，在长时间跨度内的依赖关系对许多模型来说仍然是个难点。所以该论文提出了时间长短记忆机制，旨在解决其他方法在捕捉和利用长距离时序依赖上存在的困难。该机制的提出对视频生成领域意义重大，因为高质量的合成视频可以应用于许多领域，如自动驾驶的模拟、人机交互的虚拟环境、影视制作等。如果不能生成逼真流畅的视频，这些应用的效果都会受到影响。因此，论文所要解决的视频生成质量问题是一个重要且具有广阔应用前景的课题。
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。
https://openxlab.org.cn/apps/detail/zhangyiming/PiaPia
AI科技评论按：图像风格迁移一直都是一个十分有趣的研究方向，很多图像迁移工作都备受关注，比如颜色迁移，纹理迁移和风格转换。在图片分享类社交媒体的加持下，这些工作对群众的吸引力尤为明显。一些很流行的 APP 比如 Prisma 和 Facetune 就成功的利用了这种吸引力。浙江大学和香港科技大学的双料博士廖菁在 reddit 上分享过一篇关于风格迁移的论文，引起热烈讨论，原贴来自 reddit，论文 https://arxiv.org/abs/1705.01088，代码https://github.com/msracver/Deep-Image-Analogy 。 AI 科技评论对论文及原贴编译如下。
【AI创新者】是CSDN人工智能频道精心打造的专栏，本期主人公是小蚁科技首席架构师，张骏峰。 记者：王艺 更多【AI创新者】征集中，采写AI领域杰出学者、资深专家、技术缔造者、顶尖团队。寻求报道请邮件wangyi@csdn.net，或扫描文末二维码加我微信。 张骏峰，小蚁科技首席架构师，负责小蚁AI图像相关算法架构。主要包括：小蚁智能摄像机的智能报警服务、小蚁智能行车记录仪的辅助驾驶ADAS服务、小蚁运动相机App的图像风格迁移技术以及小蚁微单App的图像视频编辑技术。其团队包括移动开发、前端、后台、算法
最近，在网上搜索关于“行人重识别”及“行人再识别”等关键词，发现几乎都是关于行人检测的内容。对于“行人重（再）识别”技术能找到的资料很少，这可能是因为“行人重（再）识别”技术最近才刚刚兴起吧。 总之，除了能在谷歌学术中搜到一些Person re-identification的学术论文外，其他的资料明显没有行人检测的多。 概念解释 “行人重（再）识别”，首先从字面上将就是对“行人”进行“识别”。其中的“重（再）”则是指“重新”、“再一次”的意思。 “行人重（再）识别”技术主要是应用在视频监控方面。在刑侦工作中
论文名称：Unpaired Motion Style Transfer from Video to Animation
廖菁博士，获浙江大学和中国香港科技大学双博士学位；毕业后曾工作于微软亚洲研究院，担任视觉计算组研究员，主要研究方向为计算机图形学、计算机视觉、图像视频处理等；现任中国香港城市大学计算机科学系助理教授。
这篇专栏主要介绍我们团队（百度视觉技术部视频理解与编辑组）发表于CVPR 2021上的工作：”Drafting and Revision: Laplacian Pyramid Network for Fast High-Quality Artistic Style Transfer“。这篇论文主要针对当前的前馈风格化网络对于复杂的风格纹理迁移不理想的问题，提出了一种基于拉普拉斯金字塔的风格化网络，在风格化速度和质量上均有很大的提升，是我们在风格化方向的第一篇工作。相关的代码已经开源在PaddleGAN 欢迎大家试用和star。
本文介绍了行为识别技术的起源、发展和应用，以及技术社区中的一些研究成果。
这项来自日本筑波大学的研究，登上计算机图形学顶会SIGGRARH Asia，预训练模型和代码均已开源（地址见文末）。
大数据文摘作品 编译：蒋宝尚、小鱼 音乐Geek们昨天可能没能睡个安稳觉，最能体现他们创造力的一项能力——编曲技能正在被AI获取。 玩儿音乐的人都知道，编曲这项工作被公认为最能够体现艺术家创造力的一项能力。而就在昨天，Facebook AI研究院的发布的最新论文《一种通用的音乐迁移网络》称，他们已经可以通过迁移网络，实现音色和曲风的自动转化。 这是什么概念呢？简而言之就是，你随便吹出的一段口哨，已经可以在很短的时间内，被AI转换成为莫扎特风格的钢琴曲，又或者贝多芬风格的交响乐。 让我们先来听听下面这段音频，
腾讯AI Lab微信公众号今日发布了其第一条消息，宣布腾讯AI Lab多篇论文入选即将开幕的CVPR、ACL及ICML等顶级会议。 在AI科技大本营公众号会话中输入“腾讯”，打包下载腾讯AI Lab入选CVPR、ACL及ICML的论文。 腾讯AI实验室授权转载 1. CVPR IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition IEEE国际计算机视觉与模式识别会议 7月21日 - 26日 | 美国夏威夷 CVPR是近十年来计算机
预览视频： 项目主页： lllyasviel/style2paints（https://github.com/lllyasviel/style2paints） 这里做一个简单的示范，为了防止线稿的主观
本文旨在了解如何将 CycleGAN 用于风格迁移并探索其在游戏图形模型中的应用。
眼看着2020年上半年已经所剩无几了，大家也经历了一个不一样的学期，许多即将毕业的同学和准备换工作的朋友也在开始准备秋招了。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Molly 魏子敏· 这两天，科技圈被暮光之城女主角、撩妹女魔王Kristen Stewart最新get的撩妹新技能刷屏了：小k作为联合作者，发了一篇关于“风格迁移（style transfer）”的AI“论文”。事实上，跨界科技圈和编程的演艺圈女神不止Stewart一个。 这篇“论文”真的这么厉害吗？ ▼ 对于研究本身来说，是否应该给予如此高的评价？ 这篇仅有三页的短文与其说论文，更确切应该说是一篇“应用说明书”。论文名称为Bringing Impressioni
艺术源于生活，它诠释了我们在生活中的经历与情感。那么我们能搭建一个AI艺术家吗？答案是肯定的。这听起来很不可思议，我们可以使用一个艺术家的风格来训练出一个神经网络，然后让它将艺术家的画风迁移到指定的图片上。 这一切都是从谷歌研究团队公布的一篇关于“inceptionism”的博客开始的。他们使用大量的图片数据训练了一个深度卷积神经网络，它可以识别出日常生活中的一些东西，比如狗或者建筑物。一旦神经网络可以识别物体了，他们给神经网络一张小说插图，如果它在图中看到能够识别的物体，比如一朵很像狗的云，那么它就
大数据文摘作品 编译：小鱼 不久前，文摘菌给大家分享了一篇Ian Goodfellow的论文，教大家如何把一张哈士奇的图像硬生生的AI成一只猫咪，论文的结果确实会让人傻傻分不清楚，点击这里查看相关内容。 然而，今天的这篇论文效果更棒！先上两张图片： 当你养了一只哈士奇觉得不过瘾的时候，你可以AI出四只小猫咪，让它们一起陪你玩耍。 用一张猫咪的图像生成老虎、狮子或者豹子等其他猫科动物的图像！ 用一张猫咪的图像生成小柯基、萨摩耶或者二哈的图像！ 当然你也可以用豹子的图像生成萨摩耶、二哈或者小柯基的图像…… 这种
选自arXiv 作者：Dongdong Chen等 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 近年来，在自然图像上再现名画风格的风格转换技术成为内容创作的热门话题。例如，最近的电影「至爱梵高」是第一部完全由训练有素的艺术家制作的动画电影。然而，目前还没有将风格转换应用于立体图像或视频的技术。现有的风格迁移方法会使左右视图不一致的风格化纹理，研究者通过解决该问题，突破了立体风格迁移的一大瓶颈。 立体 3D 正在成为一种大众消费媒体，例如 3D 电影、电视以及游戏。现在，随着头戴式 3D 显示器（
选自The M Tank 机器之心编译 参与：晏奇、蒋思源 The M Tank 编辑了一份报告《A Year in Computer Vision》，记录了 2016 至 2017 年计算机视觉领域的研究成果，对开发者和研究人员来说是不可多得的一份详细材料。该材料共包括四大部分，在本文中机器之心对第二部分做了编译介绍，第一部分和第四部分详见《计算机视觉这一年：这是最全的一份 CV 技术报告》和《计算机视觉这一年：2017 CV 技术报告 Plus 之卷积架构、数据集与新趋势》。 图像分割 计算机视觉任务的
抖音提供的功能很多，照片视频处理都不在话下，搞笑如各式贴纸、妆容术、换头换脸、图像风格迁移等，浪漫如“吹蒲公英”，严肃如后台的“鉴黄”，以下对抖音里与计算机视觉相关的产品功能点进行体验与分析。
妆容迁移是指将目标图上的妆容直接迁移到原图上的技术。相比传统贴妆技术，妆容迁移具有极高的自由度，它可以让用户不再局限于设计师设计好的妆容，而是可以自主、任意地从真实模特图中获取妆容，极大地丰富了妆容的多样性。此外，妆容迁移技术不仅可以迁移五官妆容信息，还可以对肤色、光影等信息进行整体迁移。目前，基于生成对抗网络的模型BeautyGAN和PSGAN已经在该领域取得了较好的效果。
本文介绍了腾讯AI Lab在计算机视觉、自然语言处理、语音识别、游戏AI和机器人这五个领域的研究方向，包括具体的技术发展和应用场景。此外，还分享了腾讯AI Lab在研究上的新进展和未来的计划。
最近CVPR2020的论文集合在GitHub火了，CVPR2020-Paper- Code 的项目（https://github.com/extreme-assistant/CVPR2020-Paper-Code-Interpretation）已获得超5.2K Star（截至发稿），甚至一度排在趋势榜的前五名位置。
现在很多人都喜欢拍照（自拍）。有限的滤镜和装饰玩多了也会腻，所以就有 APP 提供了模仿名画风格的功能，比如 prisma、versa 等，可以把你的照片变成 梵高、毕加索、蒙克 等大师的风格。
梦晨 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 这款叫做“FaceBlit”的最新的风格迁移技术，能够实时把镜头前你的脸变成指定画像的风格，还能匹配你的表情动作。 性别不同也没问题。 甚至可以用雕像和草稿。 这一切都能在手机上实时进行，不需要拍好视频再等待处理。这意味着，本项技术可以应用于直播和视频通话，而不仅是上传拍好的视频作品。 它还可以反过来用，通过镜头捕捉你的表情动作，让画像同步动起来。 来看看这么惊艳的效果是如何做到的吧。 位置匹配+外观匹配 首先是位置匹配，通过下巴的轮廓确
Chris 工作于 TechSlice，他的主要工作包括 3D 图、AR 运动捕获以及利用 WebRTC 对这些技术进行部署。本次演讲从研究背景、风格转换的理论基础以及工程实现对视频的实时风格转换（Real-time Style Transfer）进行了介绍。
用过修图软件的同学们应该都知道，利用强大的GAN，已经可以实现一键转换照片风格的功能，比如将你拍的风景照转换成一副印象派的画作。
内容一览：西班牙艺术家利用 StyleGAN2 打造了一个 AI 设计师，借助 50000 张图像自学成才，没想到培养一个印象派设计师这么简单。
本文介绍了英特尔中国研究院在人工智能、机器人、5G、虚拟现实等前沿技术领域的研究和探索，包括最新成果展示、前沿技术探索以及未来研究方向。
来源：techcrunch 作者：Devin Coldewey 编译：马文 【新智元导读】计算机视觉领域顶会之一的 ICCV 结束不久，图像质量提升、从头创建图像、风格迁移、图像描述等方面都出现许多新颖、创造性的工作。本文梳理了ICCV上13个最令人印象深刻的项目，一起来看。 将手机拍摄的照片质量提升到数码单反水平 📷 不要让手机的传感器和镜头小这个劣势妨碍了伟大的摄影作品。ICCV的这篇论文研究了在几个不同平台上拍摄的相同场景的照片，并对它们之间的差异进行建模。研究者提出一种算法，不仅
CVPR2022论文和代码整理：https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo
内容相似度损失（包括特征和像素相似度）是逼真和视频风格迁移中出现伪影的主要问题。本文提出了一个名为CAP-VSTNet的新框架，包括一个新的可逆残差网络（reversible residual network）和一个无偏线性变换模块，用于多功能风格转移。这个可逆残差网络不仅可以保留内容关联性，而且不像传统的可逆网络引入冗余信息，因此更有利于风格化处理。借助Matting Laplacian训练损失，可以处理线性变换引起的像素亲和力损失问题，因此提出的框架对多功能风格迁移是适用和有效的。广泛的实验显示，CAP-VSTNet相比于现有方法可以产生更好的定量和定性结果。
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