风格迁移

风格迁移

ANeuralAlgorithmofArtisticStyle：https://arxiv.org/pdf/1508.06576v2.pdf一.介绍1.Contentreconstructions:CNN被广泛运用于训练目标识别，随着训练的进行，它们能够有一种将图片抽象的能力。最终，图片被抽象为只含有实际内容的信息，而丢掉许多像素细节。越多层的CNN越能捕捉主要的图片内容。所以我们将深层的CNN抽
阿阿阿阿毛·2020-07-04 22:30

风格迁移

传统的深度学习方法是根据输入数据更新网络的权值。而IST的算法是固定网络的参数，更新输入的数据。1.Wetakeinputimageandstyleimagesandresizethemtoequalshapes.#ImportsimportnumpyasnpfromPILimportImageimportrequestsfromioimportBytesIOimporttensorflowast
dingtom·2020-07-04 15:43

综述：图像风格化算法最全盘点 | 内附大量扩展应用

图像风格化算法的输入有二，分别是内容图和风格图，输出有一个，为风格迁移后的结果图。
weixin_30613727·2020-07-04 02:37

CVPR 2020之117篇GAN论文分类汇总清单

目录1虚拟试衣、时尚-妆容编辑2姿势转换、人像合成3卡通化、上色、风格迁移4文本-图像生成5主动学习6强化学习7自监督、半监督、无监督学习8少样本、单样本、零样本学习9图表示学习10域适应-知识迁移11
公众号机器学习与生成对抗网络·2020-07-02 07:23

恶犬秒变萌汪：东京大学开源“治愈系”GAN图片拼贴工具 | 技术头条

字体风格迁移？换明星“假脸”？毫无疑问，在图像生成中GAN以其生成以假乱真的图像“发挥”出了巨大的潜力。
AI科技大本营·2020-07-01 21:20

DL-Pytorch Task09:目标检测基础；图像风格迁移；图像分类案例

目录目标检测基础目标检测和边界框边界框锚框生成多个锚框交并比标注训练集的锚框输出预测边界框多尺度目标检测图像风格迁移方法预处理和后处理图像抽取特征定义损失函数内容损失样式损失总变差损失损失函数图像分类案例目标检测基础之前的检测只是一个简单的情形
DEREKLN·2020-07-01 08:22

图像风格迁移（Pytorch）

图像风格迁移最后要生成的图片是怎样的是难以想象的，所以朴素的监督学习方法可能不会生效，ContentLoss根据输入图片和输出图片的像素差别可以比较损失\(l_{content}=\frac{1}{2}
csdn2082·2020-07-01 08:12

LADN: Local Adversarial Disentangling Network for Facial Makeup and De-Makeup

交叉风格迁移无监督的设置。没有配对的妆前妆后照片可以拿到。文中主要贡献使用局部对抗判别器而不是剪切
Walter Wu·2020-07-01 04:53

基于PyTorch的深度学习入门教程（八）——图像风格迁移

前言本文介绍怎样执行Neural-Style算法。Neural-Style或者叫做Neural-Transfer，将一个内容图像和一个风格图像作为输入，返回一个按照所选择的风格图像加工的内容图像。原理是非常简单的：我们定义两个距离，一个用于内容（Dc），另一个用于（Ds）。Dc测量两个图像的内容有多像，Ds测量两个图像的风格有多像。然后我们采用一个新图像（例如一个噪声图像），对它进行变化，同时最小
雁回晴空·2020-06-30 21:03

深度有趣 | 22 天马行空的DeepDream

处理之后就有可能变成这样有点奇特和梦幻，也有点不明所以、精神污染原理大多时候我们是根据给定的数据和标签，去训练和调整网络的参数不过也有时候，我们是固定网络的参数，根据某个损失函数调整输入数据，例如在图像风格迁移里
张宏伦·2020-06-30 16:09

实时风格迁移：Style Transfer in Real-Time

为啥最近总是翻译呢，新年刚过，注意力不能很集中~刚好这几篇博文的图很漂亮~翻译篇风格迁移实时计算相关的文章，原文这里在前面的博文里，已经了解风格迁移的基本思路是将一张图的风格迁移到另一张图内容上去。
于建民·2020-06-30 10:00

Gram 矩阵与神经网络风格迁移

grammatrix的每个值可以说是代表i通道的featuremap与j通道的featuremap的互相关程度神经网络风格迁移中的作用Gram矩阵来表示图像的风格特征。GramMatrix的
JY丫丫·2020-06-30 03:27

单目深度估计 | Real-Time Monocular Depth Estimation using Synthetic Data 学习笔记

3.1.1损失函数3.1.2训练细节3.2阶段2-通过风格迁移的域自适应3.2.1损失函数3.2.2训练细节5结论深度估计系列文章：会议：CVPR2018标题：《Real-TimeMonocularDepthEstimationusingSyntheticDatawithDomainAdaptationviaImageStyl
Nani_xiao·2020-06-30 00:22

三张图读懂机器学习：基本概念、五大流派与九种常见算法

语音识别、图像检测、机器翻译、风格迁移等技术已经在我们的实际生活中开始得到了应用，但机器学习的发展仍还在继续，甚至被认为有可能彻底改变人类文明的发展方向
xiangz_csdn·2020-06-30 00:46

Tensorflow2.0：CycleGan

CycleGANcycleGAN可用于风格迁移，用来处理图像转换过程中数据unpair的问题。如下图所示，原本正常马可以变成斑马，同时保持背景不变。其本质是两个对称的GAN,构成一个环形网络。
DocPark·2020-06-29 15:17

【突破二次元壁！】手把手教你用AnimeGAN将风景图转换成宫崎骏动漫风

本文禁止转载0.效果图：1.下载源码：2.下载预训练模型：3.准备图片：4.开始转换：5.查看成果：6.模型结构：联系我们：未经作者允许，本文禁止转载这项来自武汉大学和湖北工业大学的研究，采用的是神经风格迁移
Memory逆光·2020-06-29 14:08

Stanford CS230深度学习（六）目标检测、人脸识别和神经风格迁移

在CS230的lecture6中主要吴恩达老师讲述了一些关于机器学习和深度学习的tips，用一个触发词台灯的例子教我们如何快速的解决实际中遇到的问题，这节课主要是偏思维上的了解，还是要实际问题实际分析。在课后的coursera上的C4M3和C4M4主要是卷积神经网络的一些应用，包括用YOLO算法进行目标检测（Objectdetection）、基于Inceptionv2进行人脸识别（Facereco
学吧学吧终成学霸·2020-06-29 14:15

PaddleHub创意之艺术风格迁移

本人对艺术作品不懂，但是好奇当多种作品实现艺术风格迁移时，会是什么样子。迁移方法最近在浏览预训练PaddleHub时，发现了这个好玩的module——stylepro_artistic模型介绍如下
月语星愿·2020-06-29 11:47

带你揭开图像风格迁移的神秘面纱!

文章目录(高能预警)为什么Gram矩阵可以代表图像风格简介风格迁移概述领域适应相关知识Gram矩阵特征值分解核函数希尔伯特空间可再生核希尔伯特空间最大平均差异(MMD)图像风格计算方法回顾开始证明结论参考资料
Veritaswhs·2020-06-29 08:16

风格迁移2-03：MUNIT(多模态无监督)-白话给你讲论文-翻译无死角（1）

风格迁移2-00：MUNIT(多模态无监督)-目录-史上最新无死角讲解话不多说，我们直接开始论文的翻译吧Abstract.在计算机视觉领域，无监督图片到图片的转换，是一个比
江南才尽，年少无知！·2020-06-29 07:33

风格迁移0-03：stylegan-数据制作及训练

风格迁移0-00：stylegan-目录-史上最全：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/100895333数据制作如果你通过之前
江南才尽，年少无知！·2020-06-29 07:00

生成对抗网络在可将光到红外光跨模态风格迁移中的论文阅读

1、FacialFeatureEmbeddedCycleGANforVIS-NIRTranslationmotivationVIS-NIR人脸识别仍然是一项具有挑战性的任务，因为这两种模式的光谱成分之间的区别以及配对训练数据的不足。本文在CycleGAN的启发下，提出了一种将VIS人脸图像转化为伪NIR图像的方法，该方法的目的是为了近似真实NIR图像的分布，并提出了一种新的人脸特征嵌入CycleG
weixin_42881607·2020-06-29 06:53

2018 CVPR GAN 相关论文调研 （自己分了下类，附地址哦）

2018CVPRGAN相关论文调研风格迁移1.PairedCycleGAN:AsymmetricStyleTransferforApplyingandRemovingMakeup（给人脸化妆的风格转移）
我～·2020-06-29 05:21

卷积神经网络：（一）风格迁移——环境配置

卷积神经网络：（一）风格迁移——环境配置引言本文主要在windows环境下搭建python环境，用python从零入手搭建一个简单的风格迁移模型。
MichaelMinger·2020-06-29 01:14

卷积神经网络：（二）风格迁移——原理部分

卷积神经网络：（二）风格迁移——原理部分引言本文是在第一步配置完环境后基础上运行的。使用的为系统直装的python环境（在anaconda环境下一样适用，后面注意的点会提示的。）。
MichaelMinger·2020-06-29 00:43

使用Tensorflow实现图片风格迁移，圆梦名画

一，前期基础知识储备1）Prisma—图片风格迁移的鼻祖：照片可以记录生活的瞬间，变成一幅幅的回忆；而Prisma则是可以让瞬间的回忆变成永恒的名画！
Chin_style·2020-06-29 00:39

吴恩达《深度学习-卷积神经网络》1--卷积神经网络

1.ComputerVision计算机视觉包括：--图片分类（图片识别）Imageclassification--目标检测objectdetection--神经风格迁移neuralstyletransfer
寻梦梦飞扬·2020-06-29 00:06

[Python深度学习]（七）生成式深度学习

第7章生成式深度学习使用LSTM生成文本实现DeepDream实现神经风格迁移变分自编码器了解生成式对抗网络8.1使用LSTM生成文本8.1.1生成式循环网络简史Schmidhuber：LSTM1997
gdtop818·2020-06-28 20:31

经典论文重读---风格迁移篇(一)：Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks

引言部分将一幅图像的风格迁移到另一副图像可以看作是纹理迁移的一个分支。对于纹理迁移，它的目标是从源图合成一种纹理同时施加一定的限制条件来保留目标图像内容的显著性。
OliverLYH·2020-06-28 20:28

深度有趣 | 22 天马行空的DeepDream

处理之后就有可能变成这样有点奇特和梦幻，也有点不明所以、精神污染原理大多时候我们是根据给定的数据和标签，去训练和调整网络的参数不过也有时候，我们是固定网络的参数，根据某个损失函数调整输入数据，例如在图像风格迁移里
weixin_34377919·2020-06-28 18:46

Python+OpenCV 图像风格迁移(模仿名画)

这种功能叫做“图像风格迁移”，几乎都是基于CVPR2015的论文《ANeuralAlgorithmofArtisticStyle》和ECCV2016的论文《PerceptualLossesforReal-TimeSty
weixin_34342992·2020-06-28 17:39

fast neural style transfer图像风格迁移基于tensorflow实现

引自：深度学习实践：使用Tensorflow实现快速风格迁移一、风格迁移简介风格迁移（StyleTransfer）是深度学习众多应用中非常有趣的一种，如图，我们可以使用这种方法把一张图片的风格“迁移”到另一张图片上
weixin_33953384·2020-06-28 08:25

机器之心年度盘点：2017年人工智能领域度备受关注的科研成果

机器之心原创参与：李泽南、李亚洲、黄小天2016年，人工智能行业经历了语音识别准确率飙升、神经机器翻译重大突破、图像风格迁移的兴盛。
weixin_33796205·2020-06-28 05:44

机器学习：利用卷积神经网络实现图像风格迁移 (一)

相信很多人都对之前大名鼎鼎的Prisma早有耳闻，Prisma能够将一张普通的图像转换成各种艺术风格的图像，今天，我们将要介绍一下Prisma这款软件背后的算法原理。就是发表于2016CVPR一篇文章，“ImageStyleTransferUsingConvolutionalNeuralNetworks”算法的流程图主要如下：总得来说，就是利用一个训练好的卷积神经网络VGG-19，这个网络在Ima
weixin_30954265·2020-06-28 02:09

机器学习：利用卷积神经网络实现图像风格迁移 (二)

在上一篇博客里，我们介绍了利用卷积神经网络实现图像风格迁移的算法原理，这篇文章，我们主要介绍基于TensorFlow的程序实现，为了实现以下程序，你需要安装TensorFlow,Numpy,Scipy,
weixin_30670965·2020-06-27 23:07

图像风格迁移

所谓图像风格迁移，是指利用算法学习著名画作的风格，然后再把这种风格应用到另外一张图片上的技术。著名的国像处理应用Prisma是利用风格迁移技术，将普通用户的照片自动变换为具有艺术家的风格的图片。
Dillon_Wang·2020-06-27 13:57

【今日CS 视觉论文速览】3 Jan 2019

今日CS.CV计算机视觉论文速览Thu,3Jan2019Totally38papersInteresting:将古代花鸟山水转换为照片的风格迁移,通过域迁移的方法将古画处理问题转变成了自然图像处理问题，
hitrjj·2020-06-27 09:09

GAN综述（2）

该问题与风格迁移有关，其采用内容图像和样式图像并输出具有内容图像的内容和样式图像的样式的图像。
ljtyxl·2020-06-27 08:41

一份简短的风格迁移调研结果

style_transfer_surveyAsurveyonstyle_transferfromtheoriginalfantasypapertillnow.Contents:PapersPracticePaperReadingNotesCodeMyselfReferencesPapersANeuralAlgorithmofArtisticStylearxiv:1508.06576github:h
oneTaken·2020-06-27 01:17

python深度学习——用keras实现神经风格迁移

用keras实现神经风格迁移fromkeras.preprocessing.imageimportload_img,img_to_arrayimportnumpyasnpfromkeras.applicationsimportvgg19fromkerasimportbackendasKfromscipy.optimizeimportfmin_l_bfgs_b
换种方式生活·2020-06-26 21:56

风格迁移《Deep Painterly Harmonization》代码实践及问题解决

突然接到任务，要实践一下风格迁移文章《DeepPainterlyHarmonization》，该文章的说明大家可以看博客，在GitHub上看到了该文章的实现，https://github.com/luanfujun
mumumuyanyanyan·2020-06-26 11:15

《A Neural Algorithm of Artistic Style》论文解读

最近由于风格迁移这一块调研性比较多，所以接下来会有一系列的风格迁移比较有代表性的论文解读，今天从始祖文《ANeuralAlgorithmofArtisticStyle》开始。
mumumuyanyanyan·2020-06-26 11:15

机器学习：利用卷积神经网络实现图像风格迁移 (一)

相信很多人都对之前大名鼎鼎的Prisma早有耳闻，Prisma能够将一张普通的图像转换成各种艺术风格的图像，今天，我们将要介绍一下Prisma这款软件背后的算法原理。就是发表于2016CVPR一篇文章，“ImageStyleTransferUsingConvolutionalNeuralNetworks”算法的流程图主要如下：总得来说，就是利用一个训练好的卷积神经网络VGG-19，这个网络在Ima
Matrix_11·2020-06-26 09:54

风格迁移综述

风格迁移综述1.传统非参数的图像风格迁移方法主要基于物理模型的绘制和纹理的合成。
s729193140·2020-06-26 06:53

Coursera吴恩达《卷积神经网络》课程笔记（4）-- 人脸识别与神经风格迁移

该门课共有4周课时，所以我将分成4次笔记来总结，这是第4节笔记，主要介绍卷积神经网络的特殊应用：人脸识别与风格迁移。1.Whatisfacerecognition首先简单介绍一下人
红色石头Will·2020-06-26 05:01

PaddleHub创意赛之风格迁移以及图像合成

这篇文章的话呢就会比较主观一点，主要是写我个人项目完成的历程和解决问题的一些方法，希望也能够你你们一点的参考，而项目及其我个人的部分理解则发布在百度的AIstudio平台上了（PaddleHub创意赛）赛题以及创意一开始创意赛的赛题出来以后感觉其实发挥空间蛮大的，一开始的话自己是想做一下Doinb的跳舞视频进行抠图，但是想了想其实这个项目的实际意义不大，一是抠图视频合成的项目其实AIstudio平
qq_42885293·2020-06-26 00:50

单图像三维重建、2D到3D风格迁移和3D DeepDream

项目网址：http://hiroharu-kato.com/projects_en/neural_renderer.html代码网址：https://github.com/hiroharu-kato/neural_renderer论文名称：Neural3DMeshRenderer(CVPR2018)概述对于二维图像背后的三维世界建模，哪一种三维表示最合适?现在常见的表示方法有点云、体素和网格，其中
If you,if I·2020-06-25 22:39

AI画家第三弹——毕业设计大杀器之Flask

image上一篇介绍了图像风格迁移的一个最基本实现，虽然在控制台实现了功能，但是想要实际使用，应用到一个app或者网页上光靠上一节的内容肯定是不行的。
雇个城管打天下·2020-06-25 21:03

变分自编码器（VAE）

我们知道，变分自编码器是一种生成模型，在文本生成、图像风格迁移等诸多任务中有显著的效果，那么什么是变分自编码器？它存在什么问题？它有什么改进算法？
张筱竼·2020-06-25 06:01

吴恩达系列课程——卷积神经网络（From：网易云课堂）

一.卷积神经网络1.计算机视觉图片分类、图片识别：给出64*64图片计算机判断是否是一只猫目标检测：检测出图片中有哪些物体以及他们的位置风格迁移：图片融合图片1的轮廓和图片2的风格eg:1000*1000
好好的学习空间·2020-06-25 06:11
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