CycleGAN风格迁移

Keras实现风格迁移

风格迁移风格迁移算法经历多次定义和更新，现在应用在许多智能手机APP上。风格迁移在保留目标图片内容的基础上，将图片风格引用在目标图片上。
weixin_30258027·2020-09-11 22:08

CV之NS之LF：图像风格迁移中常用的几种损失函数(内容损失、风格损失)简介、使用方法之详细攻略

CV之NS之LF：图像风格迁移中常用的几种损失函数(内容损失、风格损失)简介、使用方法之详细攻略目录图像风格迁移中常用的几种损失函数1、内容损失2、风格损失3、定义总损失图像风格迁移中常用的几种损失函数
一个处女座的程序猿·2020-09-11 22:15

几种超分辨深度学习模型介绍

文章目录SRCNN——框架简单VDSR——深层网络LapSRN——逐步重建SRGAN——真实RDN——充分利用残差模块的中间层特征RCAN——在残差网络中间层挑选高频特征加以学习cGAN——风格迁移生成具有高分辨率图像特征的图像这是我在某项目期间所做的学习和总结
m0_37820219·2020-09-11 22:49

四、卷积神经网络

、卷积神经网络二、深度卷积网络：实例探究注：卷积神经网络中的参数计算：https://www.cnblogs.com/hejunlin1992/p/7624807.html三、目标检测四、人脸识别五、风格迁移注
Katherine_0214·2020-09-11 22:49

生成模型--GAN的损失函数改进

GAN的损失函数改进  除了像cycleGAN、PTGAN等这类在网络理解上的改进，对于GAN而言，还有一类改进是直接针对于损失函数的。  
whitenightwu·2020-09-11 21:44

GAN与CycleGAN的结构解析

今天咱们主要分享一下生成对抗网络——GAN的一些核心思想，并以CycleGAN为例进行阐述。
罗小丰同学·2020-09-11 21:02

快速掌握计算机视觉大部分领域，学习人脸图像是唯一选择

但笔者想说的是，如果你想快速系统地串联计算机视觉领域的知识，人脸图像应该是唯一选择，没有其他类型的图像可以覆盖底层图像特征，目标检测与跟踪，图像分类和检索，图像滤波，图像分割，三维重建，风格迁移等方向，
hzbooks·2020-09-11 12:16

马尔科夫

12,453次阅读10人点赞深度学习中，许多的实现并不单单是神经网络的搭建和训练，也包括使用一系列传统的方法与之结合的方式去增强深度学习的实现效果，在语义分割(semanticsegmentation)和风格迁移
weixin_43432093·2020-09-11 11:48

图像编辑新作：连续色彩迁移

论文标题：ContinuousColorTransfer论文链接：https://arxiv.org/abs/2008.13626引言：图像编辑研究方向有图像风格迁移，图像增强，图像补全，该论文是对图像中色彩进行迁移的一篇新作
我爱计算机视觉·2020-09-10 10:12

domain adaptation 之 cycleGAN

之前写的两篇博客《domainadaptation之domainadversariallearning（一）》和《domainadaptation之domainadversariallearning(二）》使用对抗生成网络(GAN)寻找域不变性特征或拉近特征域距离都是在CNN深度特征映射空间中进行的，本文介绍的方法是如何从源域生成一批目标域的数据集。论文为：UnpairedImage-to-Ima
钉马掌的小铁匠·2020-08-29 21:51

【CVPR Oral】TensorFlow实现StarGAN代码全部开源，1天训练完

StarGAN是去年11月由香港科技大学、新泽西大学和韩国大学等机构的研究人员提出的一个图像风格迁移模型，是一种可以在同一个模型中进行多个图像领域之间的风格转换的对抗生成方法。
weixin_33774308·2020-08-26 23:25

win10安装torch

最近由于搞风格迁移，于是去https://github.com/FlyingGoblin/CartoonGAN下载了工程，结果一看，需要安装torch从作者提供的链接https://github.com
BetterHLH·2020-08-26 23:46

windows中tensorflow实现CycleGAN

目录CycleGAN的原理（转）CycleGAN与DCGAN的对比（转）CycleGAN与pix2pix模型的对比（转）在TensorFlow中实验CycleGAN（实战过程）环境：tensorflow-gpu
qq_42525792·2020-08-26 23:09

StarGAN论文及代码理解

StarGAN的引入是为了解决多领域间的转换问题的，之前的CycleGAN等只能解决两个领域之间的转换，那么对于含有C个领域转换而言，需要学习C*(C-1)个模型，但StarGAN仅需要学习一个，而且效果很棒
didi7081·2020-08-26 23:57

【GANs学习笔记】（十九）CycleGAN、StarGAN

完整笔记：http://www.gwylab.com/note-gans.html———————————————————————Part2GANs在风格迁移上的应用1.CycleGAN1.1CycleGAN
bupt_gwy·2020-08-26 23:19

【生成对抗网络学习】starGAN 原理介绍及论文详解

在starGAN之前，也有很多GAN模型可以用于image-to-image，比如pix2pix（训练需要成对的图像输入），UNIT（本质上是coGAN），cycleGAN（单域迁移）和DiscoGAN
__阿健__·2020-08-26 23:25

对抗生成网络学习（十五）——starGAN实现人脸属性修改(tensorflow实现)

该模型可以实现人脸的属性修改，原理上来说就是域迁移，之前cycleGAN本质上也是域迁移，不过cycyleGAN是单个域，而starGAN则是多个域。
全部梭哈迟早暴富·2020-08-26 23:16

VGG19和Tensorflow实现图像风格转换

importtensorflowastfimportnumpyasnpimportscipy.ioimportscipy.miscimportosimporttimeos.chdir('E:\\电子书\\04图像风格迁移
加油！小小七·2020-08-26 15:30

CycleGAN

CycleGANCycleGANCycleGANCycleGAN主要用于图像风格转换，即图像之间的转换CycleGAN适用于非配对的图像到图像转换，CycleGAN解决了模型需要成对数据进行训练的困难。
Major_s·2020-08-26 14:34

[语音信号处理] 说话人转换 voice conversion .CycleGANVC .StarGANVC .

最近的论文：一.CycleGAN-VC：Para
你愿意和我一起做数据集吗？·2020-08-26 12:08

opencv中的美图技巧（祛斑,词云,风格迁移,抠图,插图,修改背景,图片二维码）等着你的女朋友夸你吧

只有一张城市白天图，像生成黑夜图怎么办，用风格迁移把。人物抠图就不说啦吧。没钱带女友旅游世界怎么办，我教你修改你背景和插图，带女友‘旅游’世界。把支付宝扫码图换成女友背景图不香吗。
总裁余·2020-08-25 17:47

OKGAN：线上训练GAN的方法

OnlineKernelbasedGenerativeAdversarialNetworks论文链接：https://arxiv.org/abs/2006.11432引言GAN从2014年被Goodfellow提出来之后至今已经6年了，并且GAN的应用已经遍地开花，比如有图像生成，图像风格迁移
PaperWeekly·2020-08-25 00:29

风格迁移学习笔记(2):Universal Style Transfer via Feature Transforms

以下将分为3个部分介绍:1.提出的background和sense2.proposalnetworkpipeline3.resultsBackground先来review一下过去的架构.1.传统的neuralstyle存在两个巨大的弊端:调参/耗时。即不仅需要我们对neuralstyle的层级进行大量调参，而且整个迭代过程是对于z噪声进行迭代,非常耗时。2.即使TextureNet和FeifeiL
Alanyannick·2020-08-24 20:22

风格迁移学习笔记(1):Multimodal Transfer: A Hierarchical Deep Convolutional Neural Network for Fast

以下将分为3个部分介绍:效果解決的問題Howtosolveit？1.效果:先来看一下效果2.解决的问题:通用框架下进行styletransfer时候的笔触差异原始的方法永远会和style差距较大解决不同size下的笔触问题,如下图如果只用256的size去训练较coarse的笔触或者用1024的size去训练较fine的笔触因此单独训练学出来的结果的笔触会和原图有较大的出入。3.How?Easyw
Alanyannick·2020-08-24 20:21

CycleGAN（六）模型结构更改

https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix/blob/master/models/template_model.py更改后代码已经共享到
祥瑞Coding·2020-08-24 17:19

CycleGAN（四）inference过程与model定义

背景：我们需要搞懂cycleGAN如何对已有图片进行inference目录一、嵌套位置1.1调用位置1.2inference调用的函数二、前馈运算2.1forward2.2实验结果及解释三、模型3.1模型定义
祥瑞Coding·2020-08-24 17:19

pix2pix（一）制作样本对并进行训练与测试

目的：我们通过cycleGAN生成了一些样本对，挑选出较好的样本对，想要在pix2pix上进行实验。
祥瑞Coding·2020-08-24 17:19

CycleGAN（三）代码概览

目的：大致看懂cycleGAN代码结构参考：https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix/blob/master/docs/overview.md
祥瑞Coding·2020-08-24 17:18

CycleGAN论文详解:Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks

背景：ICCV2017的spotlight论文cycleGAN在图像域迁移任务之中，不需要源域和目标域成对的样本对，只需要源域和目标域的图像即可。
祥瑞Coding·2020-08-24 17:47

CycleGAN（一）概览与运行

背景：源码作者：junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix源码地址：https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix
祥瑞Coding·2020-08-24 17:16

CycleGAN（二）数据集重做与训练测试

目的：我们需要在我们的数据集上实现CycleGAN。
祥瑞Coding·2020-08-24 17:16

动手学深度学习实现DAY-3

（Task06：批量归一化和残差网络；凸优化；梯度下降（1天））Task09：目标检测基础；图像风格迁移；图像分类案例1（1天）Task10：图像分类案例2；GAN；DCGAN（1天）批量归一化（BatchNormalization
weixin_40054643·2020-08-24 06:52

吴恩达《卷积神经网络》第一周笔记

Computervision)Deeplearning在计算视觉的研究可以启发很多领域，包括语音识别等计算视觉任务：图片分类(Imageclassification)目标检测(Objectdetection)风格迁移
So_weak_yx·2020-08-24 05:54

【今日CV 视觉论文速览】03 Dec 2018

今日CS.CV计算机视觉论文速览Mon,3Dec2018Totally41papersInteresting:SemanticSub-styleTransfer提出了一种新的风格迁移方法，将风格分为多个子模块
hitrjj·2020-08-23 19:34

论文Controlling Perceptual Factors in Neural Style Transfer

对于空间尺度因素的控制，通过选择神经网络中不同层对应的统计信息进行风格迁移来实现。spatialcontrol（没大看懂
summer2day·2020-08-23 07:15

NLP论文精读系列（二） Style Transformer

工作是关于文本风格迁移的，十分有意思。关于风格迁移的工作，其实图像领域非常的多，从最早的油画转简笔画，到后来给照片或者图片转成名画家的风格，大多数都是通过G
有莘不殁·2020-08-23 07:03

Neural Style 中 Spatial Control 的代码实现

在之前的博客ControllingPerceptualFactorsinNeuralStyleTransfer阅读笔记中介绍了风格迁移中对spatiallocation、colourinformationandspatialscale
梦星魂24·2020-08-23 06:55

风格迁移论文"Photorealistic Style Transfer via Wavelet Transforms"

基于WhiteningandColoringTransform(WCT)的方法由于其抽象能力强，会出现空间扭曲或者不真实的伪影的情况。作者基于WCT的方法将小波变换嵌入神经网络中，使特征能够保留结构信息以及VGG空间的统计学特性。此外，作者认为基于WCT2^22的方法可以提高风格化的时域稳定性。如上图所示，作者希望WCT2^22能够在不使用后处理方法的情况下重建信号，由于小波信息会带来很小的信息损
Najlepszy·2020-08-23 05:04

通过PyTorch实现风格迁移

一.环境及数据集准备pytorch1.1.0torchvision0.3.0cuda9.0数据集用的是COCO2014的train2014训练集，使用ImageNet也可以需要用到在ImageNet上预训练好的VGG16，模型文件为vgg16-397923af.pth二.原理首先需要明白一点，深度学习之所以被称为“深度”，就在于它采用了深层的网络结构，网络的不同层学到的是图像不同层面的特征信息。研
Yi-27·2020-08-22 13:12

Keras快速风格迁移的实践

本文是对Github项目misgod/fast-neural-style-keras的实践。实践过程下载并解压该GitHub项目。在images文件夹中新建output文件夹和train文件夹。在train文件夹文件夹中放入你的数据集。在images文件夹中style文件夹放入你的风格图片。导入包：这是我反复测试得到的，pipinstallscipy==1.2.1和pipinstallkeras=
ShadowCK·2020-08-22 13:51

风格迁移在Colab上的实践

〇、风格迁移什么是图像风格迁移？图像风格迁移即是输入一张代表内容的图片和一张代表风格的图片，深度学习网络会输出一张融合了这个风格和内容的新作品。
ShadowCK·2020-08-22 13:53

快速风格迁移在Colab上的实践

〇、快速风格迁移风格迁移是CV的一个应用，通过融合风格图片和内容图片，实现图片的风格变换，“人人都是艺术家”最早在论文《ANeuralAlgorithmofArtisticStyle》中提出，但是这种方法是用
ShadowCK·2020-08-22 13:52

PyTorch框架实战系列（4）——生成式对抗网络GAN

但是个人总感觉还没摸到真正人工智能的前沿，比如计算机视觉领域中的一些应用：图像转换、增强现实、图像合成、风格迁移、图像修复等，具体比如把照片转成某种油画风格，还有某短视频软件把人脸慢慢转变到老的样子，在感叹的同时不免会产生探究其原理的兴趣
Daniel Yuz·2020-08-22 12:06

使用TensorFlow Hub进行神经风格迁移

本文将介绍以下内容：神经风格迁移的描述神经风格迁移如何工作风格迁移的代码实现什么是神经风格迁移神经风格迁移（NST）是一种技术，涉及利用深度卷积神经网络和算法从
磐创 AI·2020-08-22 11:11

OpenCV4学习笔记（69）——dnn模块之基于fast_style模型实现快速图像风格迁移

今天要整理记录的内容是fast_style模型在OpenCV中使用dnn模块进行加载调用，并基于该模型实现快速的图像风格迁移。
邱小兵·2020-08-22 04:23

泛读论文：Style Transfer 风格迁移合集

StyleTransferANeuralAlgorithmofArtisticStyleCVPR‘15问题人们可以通过结合不同的风格和主题创作出独特的视觉效果，作者想通过算法实现方法问题：给你一个内容图像CCC，给定一个风格图片SSS，而你的目标是生成一个新图片GGG方法：定义一个关于GGG的代价函数JJJ用来评判某个生成图像的好坏，使用梯度下降法去最小化，J(G)J(G)J(G)以便于生成这个图
一条咸狗·2020-08-22 03:34

直播程序源码，CycleGAN，视频换脸，未来的现实

直播程序源码，CycleGAN，视频换脸，未来的现实直播现在很火热，它满足了人们通过互联网更深度交流的欲望。做直播网站的成本除了技术、机器，主要是网络带宽，越清晰，带宽成本越高。
云豹科技官方·2020-08-21 23:09

【深度学习风格化/生成艺术】图像融合--毫无违和

相关工作图像共融–ImageHarmonization.风格迁移–Sty
hitrjj·2020-08-21 21:57

未来的直播网站源码可实现，CycleGAN，视频换脸？

未来的直播网站源码可实现，CycleGAN，视频换脸？直播现在很火热，它满足了人们通过互联网更深度交流的欲望。做直播网站的成本除了技术、机器，主要是网络带宽，越清晰，带宽成本越高。
云豹科技官方·2020-08-21 17:14

使用TensorFlow Hub进行神经风格迁移

本文将介绍以下内容：神经风格迁移的描述神经风格迁移如何工作风格迁移的代码实现什么是神经风格迁移神经风格迁移（NST）是一种技术，涉及利用深度卷积神经网络和算法从
人工智能遇见磐创·2020-08-21 15:04
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