CAMS：颜色感知的多风格迁移
计算机视觉与模式识别
2021-09-07 v2
摘要
图像风格迁移旨在操控源图像（或称“内容”图像）的外观，以共享目标“风格”图像的相似纹理与色彩。理想情况下，风格迁移操控还应保留源图像的语义内容。一种常用的辅助风格迁移的方法基于Gram矩阵优化。基于Gram矩阵优化的一个问题是不考虑颜色与其风格之间的关联。具体而言，某些纹理或结构应与特定颜色相关联。当目标风格图像展现多种风格类型时，这尤其具有挑战性。在本工作中，我们提出一种颜色感知的多风格迁移方法，在保留风格与生成图像之间风格-颜色关联的同时，生成美观的结果。我们通过对经典的基于Gram矩阵的风格迁移优化进行简单而高效的修改来实现这一期望结果。我们方法的一个良好特性是，它使用户能够手动选择目标风格与内容图像之间的颜色关联，以获得更大的迁移灵活性。我们通过若干定性比较（包括一项由30名参与者进行的用户研究）验证了我们的方法。与先前工作相比，我们的方法简单、易于实现，并在处理具有多种风格的图像时取得视觉上吸引人的结果。源代码见 https://github.com/mahmoudnafifi/color-aware-style-transfer。
引用
@article{arxiv.2106.13920,
title = {CAMS: Color-Aware Multi-Style Transfer},
author = {Mahmoud Afifi and Abdullah Abuolaim and Mostafa Hussien and Marcus A. Brubaker and Michael S. Brown},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.13920},
year = {2021}
}