AEANet：基于仿射增强注意力网络的任意风格迁移
计算机视觉与模式识别
2024-09-25 v2
摘要
任意艺术风格迁移是一种结合理性学术研究与情感艺术创作的研究领域。旨在根据目标艺术风格从内容图像中创建新图像，同时保持内容的纹理结构信息，并融合风格图像的艺术特征。然而，现有风格迁移方法在风格转换过程中常显著损坏内容图像的纹理线条。为解决这些问题，我们提出了仿射增强注意力网络，包括内容仿射增强注意力 (CAEA) 模块、风格仿射增强注意力 (SAEA) 模块以及混合注意力 (HA) 模块。CAEA 和 SAEA 模块首先使用注意力机制来增强内容和风格表征，随后通过细节增强 (DE) 模块强化细节特征。混合注意力模块根据内容特征分布调整风格特征分布。我们还引入基于仿射注意力的局部不似失衡损失，以更好地保留内容与风格图像之间的仿射关系。实验表明，我们的方法在任意风格迁移方面优于其他最先进方法。
引用
@article{arxiv.2409.14652,
title = {AEANet: Affinity Enhanced Attentional Networks for Arbitrary Style Transfer},
author = {Gen Li and Xianqiu Zheng and Yujian Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.14652},
year = {2024}
}
备注
10 pages, 5 figures,1 table