在艺术构图属性上训练以影响 CycleGAN 的艺术生成
机器学习
2018-12-20 v1 图形学
机器学习
摘要
我考虑了如何通过利用在艺术构图属性上训练的神经网络所提供的额外约束来影响 CycleGAN（图像到图像翻译）。我展示了如何基于艺术评价规则以及将各艺术构图属性应用于 apple2orange 图像翻译的结果，融入领域知识来训练艺术构图属性网络（ACAN）。
引用
@article{arxiv.1812.07710,
title = {Training on Art Composition Attributes to Influence CycleGAN Art Generation},
author = {Holly Grimm},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.07710},
year = {2018}
}
备注
Poster at Neural Information Processing Systems 2018 Workshop on Machine Learning for Creativity and Design