用于真实感风格化的基于非局部表示的互仿射转移网络
计算机视觉与模式识别
2021-07-07 v2
摘要
真实感风格化旨在以自然的方式将参考照片的风格转移到内容照片上，使得风格化图像看起来像相机拍摄的真实照片。最先进的方法在每个匹配的语义区域内局部风格化图像，容易在语义对象/部件之间产生全局颜色不一致，使得风格化图像缺乏真实感。为了解决这些具有挑战性的问题，我们提出了一种非局部表示方案，受互仿射转移网络（NL-MAT）约束。通过基于字典的分解，NL-MAT 能够成功解耦匹配的非局部表示与图像对的色彩信息，从而自然地融入图像对之间的上下文对应关系，这极大地促进了全局一致的局部风格转移。据我们所知，这是首次尝试使用非局部表示方案解决真实感风格化问题，使得在风格化过程中不需要额外的模型或步骤来进行语义匹配。实验结果表明，所提出的方法能够在保持内容图像的空间结构和全局颜色一致性的同时，通过局部风格转移生成真实感结果。
引用
@article{arxiv.1907.10274,
title = {Non-Local Representation based Mutual Affine-Transfer Network for Photorealistic Stylization},
author = {Ying Qu and Zhenzhou Shao and Hairong Qi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.10274},
year = {2021}
}
备注
Accepted by IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE