DeepObjStyle：基于深度对象的照片风格迁移
计算机视觉与模式识别
2020-12-14 v1
摘要
风格迁移的主要挑战之一是在输出图像与输入（风格和内容）图像之间进行恰当的图像特征监督。一种有效的策略是在风格图像和内容图像的对象之间定义对象映射。然而，当风格图像和内容图像中存在不同类型和数量语义对象时，这种映射并未很好建立。它还会导致风格迁移输出中的内容不匹配，从而降低结果的视觉质量。我们提出了一种基于对象的风格迁移方法，称为 DeepObjStyle，用于与训练数据无关的框架中的风格监督。DeepObjStyle 保留了对象的语义，并在风格和内容图像存在图像特征不匹配这一挑战性场景中实现了更好的风格迁移。我们还对包含词云的图像进行风格迁移，以证明 DeepObjStyle 能够实现恰当的图像特征监督。我们通过定量比较和用户研究验证了结果。
引用
@article{arxiv.2012.06498,
title = {DeepObjStyle: Deep Object-based Photo Style Transfer},
author = {Indra Deep Mastan and Shanmuganathan Raman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.06498},
year = {2020}
}