基于自由文本的深度图像风格迁移
计算机视觉与模式识别
2022-12-15 v1 计算与语言
机器学习
摘要
本文提出一种新颖的深度神经风格迁移方法，通过从自由形式的用户输入文本生成风格图像来实现。语言模型与风格迁移模型构成一个无缝流水线，与基线风格迁移方法相比，能够生成具有相似损失且质量提升的输出图像。给定风格文本与描述输入，语言模型返回紧密匹配的图像，随后将该图像与输入内容图像一并传入风格迁移模型以生成最终输出。我们还开发了一个概念验证工具来集成这些模型并展示基于自由文本的深度图像风格迁移的有效性。
引用
@article{arxiv.2212.06868,
title = {Deep Image Style Transfer from Freeform Text},
author = {Tejas Santanam and Mengyang Liu and Jiangyue Yu and Zhaodong Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.06868},
year = {2022}
}