面向神经风格迁移的交互式多级笔触控制
计算机视觉与模式识别
2021-06-28 v1
摘要
我们提出StyleTune,一款用于神经风格迁移交互式多级控制的移动应用,其便于对风格元素进行创造性调整并实现高输出保真度。与当前移动端神经风格迁移应用不同,StyleTune支持用户在全局与局部层面上调整风格元素(如笔触与纹理块)的大小与方向。为此,我们提出了一种新颖的笔触自适应前馈风格迁移网络,可控制笔触大小与强度,并允许比当前方法更大范围的编辑。为增加控制层级,我们提出了一种与网络无关的笔触方向调整方法,利用CNN的旋转方差来实现。为实现高输出保真度,我们进一步添加了基于块的风格迁移方法,使用户能够获得超过2000万像素的输出分辨率。我们的方法使用户能够创作出当前移动端神经风格迁移应用无法实现的诸多新颖结果。
引用
@article{arxiv.2106.13787,
title = {Interactive Multi-level Stroke Control for Neural Style Transfer},
author = {Max Reimann and Benito Buchheim and Amir Semmo and Jürgen Döllner and Matthias Trapp},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.13787},
year = {2021}
}
备注
International Conference on CyberWorlds (CW2021)