全局图像情感迁移
计算机视觉与模式识别
2020-06-23 v1
摘要
迁移图像的情感是计算机视觉领域中一个尚未被探索的研究课题。本工作提出了一种新颖的框架，包含参考图像检索步骤和全局情感迁移步骤，以根据给定的情感标签迁移图像的情感。所提出的图像检索算法基于 SSIM 指数。与基于感知损失的算法相比，该算法检索出的参考图像在内容上更具相关性，因此能够带来更好的图像情感迁移结果。此外，我们提出了一种全局情感迁移步骤，其采用优化算法，基于 Densenet121 架构生成的特征图迭代地迁移图像情感。所提出的情感迁移算法能够在确保输入图像的内容结构完整的同时迁移图像的情感。定性与定量实验表明，在生成具有丰富且精确细节的可靠情感迁移结果方面，所提出的情感迁移框架优于现有的艺术化与逼真风格迁移算法。
引用
@article{arxiv.2006.11989,
title = {Global Image Sentiment Transfer},
author = {Jie An and Tianlang Chen and Songyang Zhang and Jiebo Luo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.11989},
year = {2020}
}