Перенос стиля изображения с использованием сверточных нейронных сетей

Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks
Matthias Bethge, Alexander S. Ecker, Leon A. Gatys
2016-06-01
SCID:  54.1/mth3w6d4 Discuss with AI
Нейронный алгоритм художественного стилясверточные нейронные сетиперенос стиля изображенияразделение содержимого и стиляглубокие представления изображений
Abstract (AI)
Отображение семантического содержания изображения в различных стилях является сложной задачей обработки изображений. Основным ограничивающим фактором предыдущих подходов, по-видимому, было отсутствие представлений изображения, которые явно кодируют семантическую информацию и, следовательно, позволяют отделять содержимое изображения от его стиля. В данной работе мы используем представления изображений, полученные из сверточных нейронных сетей, оптимизированных для распознавания объектов, которые делают высокоуровневую информацию об изображении явной. Мы предлагаем нейронный алгоритм художественного стиля, который способен разделять и повторно комбинировать содержимое и стиль натуральных изображений. Алгоритм позволяет получать новые изображения высокого перцептивного качества, сочетающие содержимое произвольной фотографии с внешним видом множества известных произведений искусства. Наши результаты дают новые представления о глубоких представлениях изображений, изучаемых сверточными нейронными сетями, и демонстрируют их потенциал для высокоуровневого синтеза и манипулирования изображениями.
Key Findings
1
Представления изображений из сверточных нейронных сетей (CNN), оптимизированных для распознавания объектов, явно кодируют высокоуровневое семантическое содержимое, что позволяет разделять содержание и стиль.
2
Результаты демонстрируют потенциал глубоких представлений CNN для высокоуровневого синтеза и манипуляции изображениями и дают новые представления об этих представлениях.
3
Алгоритм может синтезировать изображения высокого перцепционного качества, комбинируя содержание произвольных фотографий с внешним видом известных произведений искусства.
4
Авторы представляют «Нейронный алгоритм художественного стиля», который разделяет и повторно комбинирует содержание и стиль изображения с помощью представлений, полученных из CNN.
Research Object

Естественные изображения (фотографии и художественные произведения), представленные признаками сверточных нейронных сетей

Research Subject

Разделение и повторное сочетание содержания и стиля изображения с использованием представлений, полученных из CNN, для выполнения переноса стиля и высокоуровневого синтеза изображений

Publication Details
Publication Date
2016-06-01
Journal
Publisher
ISSN
Access Type
Author Information
Authors
Matthias Bethge
Alexander S. Ecker
Leon A. Gatys
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat →
Make a presentation
100%