基于卷积神经网络的艺术风格迁移生成式AI模型
计算机视觉与模式识别
2023-10-31 v2 人机交互
摘要
艺术风格迁移作为生成式人工智能的一项引人入胜的应用，涉及将一幅图像的内容与另一幅图像的艺术风格相融合，以创作独特的视觉作品。本文全面概述了一种使用卷积神经网络（CNNs）进行风格迁移的新技术。通过利用CNN学习到的深度图像表示，我们展示了如何分离并操控图像的内容与风格，从而合成出将内容与风格和谐结合的高质量图像。我们描述了该方法，包括内容与风格表示、损失计算及优化，并展示了实验结果，凸显了该方法在不同风格与内容下的有效性与通用性。
引用
@article{arxiv.2310.18237,
title = {Generative AI Model for Artistic Style Transfer Using Convolutional Neural Networks},
author = {Jonayet Miah and Duc M Cao and Md Abu Sayed and Md. Sabbirul Haque},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.18237},
year = {2023}
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备注
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