领域感知的通用风格迁移

风格迁移旨在用参考图像的风格再现内容图像。现有的通用风格迁移方法以艺术或照片级真实的方式成功地将任意风格传递到原始图像。然而，由于结构限制，现有工作所定义的“任意风格”范围局限于特定领域。具体而言，内容保留和风格化的程度是根据预定义的目标领域确定的。因此，照片级真实和艺术模型都难以在另一领域执行所需风格迁移。为克服这一限制，我们提出了一种统一架构，即领域感知风格迁移网络，它不仅从给定参考图像迁移风格，还迁移领域属性（即领域度）。为此，我们设计了一种新颖的领域度指示器，从参考图像的纹理和结构特征中捕获领域度值。此外，我们引入了一个带有领域感知跳跃连接的统一框架，以在领域度指示器的引导下自适应地将笔触和调色板迁移到输入内容中。我们的大量实验验证了我们的模型产生了更好的定性结果，并且在艺术和照片级真实风格化的代理指标方面均优于以前的方法。