基于激活平滑的艺术化神经风格迁移算法
计算机视觉与模式识别
2024-11-13 v1 图像与视频处理
摘要
Gatys 等人的工作展示了卷积神经网络（CNN）在创建艺术风格图像方面的能力。这种将内容图像转换为不同风格的过程被称为神经风格迁移（NST）。在本文中，我们重新实现了基于图像的 NST、快速 NST 和任意 NST。我们还探索了在 NST 中利用带有激活平滑的 ResNet。大量实验结果表明，平滑变换可以极大地提高风格化结果的质量。
引用
@article{arxiv.2411.08014,
title = {Artistic Neural Style Transfer Algorithms with Activation Smoothing},
author = {Xiangtian Li and Han Cao and Zhaoyang Zhang and Jiacheng Hu and Yuhui Jin and Zihao Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.08014},
year = {2024}
}
备注
8 pages,7 figures