Son of Zorn's Lemma：基于实例感知语义分割的定向风格迁移
计算机视觉与模式识别
2017-01-11 v1 图形学
摘要
风格迁移是一项重要任务，其中源图像的风格被映射到目标图像的风格上。该方法对于合成特定艺术家或特定绘画的衍生作品很有用。本工作考虑定向风格迁移，其中模板图像的风格仅用于改变目标图像的一部分。例如，艺术家可能希望仅改变目标图像中某个特定对象的风格而不改变该对象的总体形态或环境。这很有用，例如，在增强现实应用（如最近发布的Pokemon GO）中，人们希望改变图像帧中单个真实世界对象的外观使其呈现为卡通。最值得注意的是，真实世界对象渲染为卡通角色已用于许多电影和电视节目，例如即将播出的系列剧Son of Zorn。我们提出一种定向风格迁移方法，同时分割并风格化用户选择的单个对象。该方法使用马尔可夫随机场模型来平滑和消除对象边界附近异常像素的锯齿，使得风格化对象自然融入其环境。
引用
@article{arxiv.1701.02357,
title = {Son of Zorn's Lemma: Targeted Style Transfer Using Instance-aware Semantic Segmentation},
author = {Carlos Castillo and Soham De and Xintong Han and Bharat Singh and Abhay Kumar Yadav and Tom Goldstein},
journal= {arXiv preprint arXiv:1701.02357},
year = {2017}
}