LucidDream：视频上可控且时间一致的 DeepDream
计算机视觉与模式识别
2019-11-28 v1 机器学习
摘要
在这项工作中，我们旨在提出一组技术，以改进将 DeepDream（使用预训练神经网络通过向图像中幻化物体来修改图像）应用于视频时的可控性与美学吸引力。具体而言，我们展示了一种简单的修改，可增强对诱导 DeepDream 幻化物体类别的控制。我们还表明，当 DeepDream 应用于视频时频繁出现的闪烁伪影，可通过使用额外的时间一致性损失项来减轻。
引用
@article{arxiv.1911.11960,
title = {LucidDream: Controlled Temporally-Consistent DeepDream on Videos},
author = {Joel Ruben Antony Moniz and Eunsu Kang and Barnabás Póczos},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.11960},
year = {2019}
}
备注
Workshop on Machine Learning for Creativity and Design, NeurIPS 2019