CycleGAN风格迁移

图像风格迁移【老版】

入行需谨慎艺术风格迁移是一个古老而现代的主题，多少艺术家为了描摹他人作品而竞折腰。在出现了IT之后，它也成为ad
WeisongZhao·2018-09-16 11:54

生成对抗网络GAN系列（六）--- CycleGAN---文末附代码

UnpairedImage-to-ImageTranslationusingCycle-ConsistentAdversarialNetworks---文末附代码Jun-YanZhu     TaesungPark         PhillipIsola           AlexeiA.EfrosBerkeleyAIResearch(BAIR)laboratory,UCBerkeley1.概
Teeyohuang·2018-09-16 00:00

一文读懂GAN, pix2pix, CycleGAN和pix2pixHD

本文翻译、总结自朱俊彦的线上报告，主要讲了如何用机器学习生成图片。来源：Games2018Webinar64期：Siggraph2018优秀博士论文报告人员信息主讲嘉宾姓名：朱俊彦（Jun-YanZhu）现状：麻省理工学院博士后（PostDocatMIT），计算机科学与人工智能实验室（ComputerScienceandArtificialIntelligenceLaboratory,CSAIL）
gdymind·2018-09-14 00:00

神经风格迁移原理

1.举个栗子(上图是使用VGG19学习200次后的结果)2.原理简单说就是通过给的内容图片中学习内容，从风格图片中学习风格特征，最后将学习到的内容特征和风格特征按比例凑在一起就好了。那么问题来了，我们怎么衡量网络学习后的生成的图片与我们提供图片的相似程度呢？很直接的方法就是比较，用生成图片分别与内容图片和风格图片进行比较。emmm...怎么比呢？？这里我们就需要定义两个损失函数了：2.1内容损失函
小丁喵·2018-09-09 00:00

快速风格迁移源码解析

快速风格迁移源码解析简介风格迁移的原理可以参考相关论文，有空的话会写一篇关于原理的介绍代码来源：https://github.com/lengstrom/fast-style-transferstyle.py
qq_31119477·2018-09-07 15:08

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“训练”的思想来做风格迁移
煎饼证·2018-09-05 23:35

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。
csdn0006·2018-09-02 17:15

Cycle GAN 模型的调试

点击查看Github上的CycleGAN模型本次的实验环境：LINUX（Ubuntu16.04）python3.6NvidiaGPU1080TiCuda9.0Cudnn7.0.4安装：1、安装Pytorch0.4condainstallpytorch
CodeTi·2018-09-01 16:58

深度学习与TensorFlow实战（十一）卷积神经网络—VGG神经网络应用 图像风格迁移

先看一下图像效果。把图像A转成B风格的山水画，结果C。AB结果C：训练好的VGG19模型下载：http://www.vlfeat.org/matconvnet/models/beta16/imagenet-vgg-verydeep-19.matmodel.py代码：importtensorflowastfimportnumpyasnpimportsettingsimportscipy.ioimpo
gsx316·2018-08-31 17:21

风格迁移学习之《Deep Painterly Harmonization》论文笔记

简介关于风格迁移的课题，近些年出现了不少文章，也取得了不错的效果。但是大多数研究都是整幅图像的风格迁移。
大大哒西瓜·2018-08-30 17:46

对sytle-transfer的应用价值的思考

对于实用价值来说，除了styletranslation直观的转换意义外，还有以下几点可以考虑：1、将图像上的应用迁移到视频上CycleGAN[7]中已有良好的结果显示，但目前尚未实现。
一条咸咸咸咸咸鱼·2018-08-29 22:31

计算机视觉领域最全汇总（第2部分）

计算机视觉领域最全汇总（第1部分）7、纹理生成（TextureSynthesis）与风格迁移（StyleTransform）纹理生成用于生成包含相同纹理的较大图像。
阿里云云栖社区·2018-08-29 00:00

深度学习（7）——艺术风格的神经算法

艺术风格的神经算法ANeuralAlgorithmofArtisticStyleMr.Gatys有三篇关于风格迁移的文章，这是第二篇，其余两篇请看上一篇译文和下一篇译文其中有详细的公式推导译文，未校对如有错误请见谅摘要在美术
越溪·2018-08-25 09:26

neural-style风格迁移模型实战

neural-style模型是一个风格迁移的模型，是GitHub上一个超棒的项目，那么什么是风格迁移，我们来举一个简单的例子：这里，我选择了将梵高的画风和我们的东北大学的工学馆相结合，让工学馆融入了梵高的星空效果图
CExploer·2018-08-24 21:15

深度学习（6）——基于卷积神经网络的图像样式转换

基于卷积神经网络的图像样式转换ImageStyleTransferUsingConvolutionalNeuralNetworksMr.Gatys有三篇关于风格迁移的文章，这是第三篇，其余两篇请看下两篇译文其中有详细的公式推导译文
越溪·2018-08-24 09:38

CycleGAN 配置及其实现

pytorch-CycleGAN-and-pix2pix目录pytorch-CycleGAN-and-pix2pix环境要求安装Train用已有数据集训练Test预训练模型训练与测试自己的数据集遇到的问题
pprp·2018-08-23 10:00

风格迁移简介

1.神经风格迁移之前的风格迁移方法1）基于笔划的渲染（Stroke-basedrenderingSBR）基于笔划的渲染是指在数字画布上增加虚拟笔划以渲染具有特定样式的图片的方法。
-牧野-·2018-08-22 19:32

神经风格迁移——基于VGG算法

神经风格迁移的效果是将A图片的某些特征迁移到B图中，使B图具有与之相同的风格，具体的讲解可以观看达叔《深度学习》教程。所需的第三方库如下，其中所用的数据集和辅助程序可点击此处下载。
冲动老少年·2018-08-21 21:53

Cyclegan生成式对抗网络，使用tensorflow快速实战

这次，我将带大家一起参与到Cyclegan生成式对抗网络的实战之中，那么，什么是生成式对抗网络呢？
CExploer·2018-08-20 00:19

风格迁移 RuntimeError: storage has wrong size: expected 16825408 got 256

闲着试一下风格迁移，pytorch0.4，python3，windows系统尝试使用了：http://www.pytorchtutorial.com/pytorch-style-transfer/https
等待一座城·2018-08-15 20:19

tf.group()用于组合多个操作

tensor1,tensor2,...)其中*inputs是0个或者多个用于组合tensor，一旦ops完成了，那么传入的tensor1,tensor2,...等等都会完成了，经常用于组合一些训练节点，如在CycleGAN
FesianXu·2018-08-15 14:04

CycleGAN代码运行问题梳理

参考博客文章：https://blog.csdn.net/c2a2o2/article/details/73338026参考代码链接：https://github.com/architrathore/CycleGAN
Jerry_Leo_liu·2018-08-09 18:18

keras图像风格迁移

风格迁移：在内容上尽量与基准图像保持一致，在风格上尽量与风格图像保持一致。
-牧野-·2018-07-29 12:43

cycleGAN

  传统GAN的原理已经了解，写博客还是为了学习新东西，cycleGAN网上已经有了很多介绍，这里也是参考别人写的东西，自己再学习了解。  
CHNguoshiwushuang·2018-07-27 00:00

Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks（CycleGAN）

UnpairedImage-to-ImageTranslationusingCycle-ConsistentAdversarialNetworks目录摘要1.引言2.相关工作3.Formulation3.1.AdversarialLoss3.2.CycleConsistencyLoss3.3.FullObjective4.implementation4.1NetworkArchitecture4.
C-------罗·2018-07-22 19:12

神经风格迁移（Neural Style Transfer）简介

这是对一个NeuralStyleTransferproject的总结，GitHub链接是：戳我神经风格迁移是将一幅图片的内容和另一幅艺术图片的风格结合，生成一张艺术化的图片的过程。
xyp_8023·2018-07-22 18:00

Neural Style Transfer 神经风格迁移详解

NeuralStyleTransfer神经风格迁移详解今天和大家分享一个比较有意思的东西，NeuralStyleTransfer，神经风格迁移，简单说就是我们将一张普通的照片赋予它艺术作品风格。
Cowry5·2018-07-13 21:22

VGG与风格迁移算法原理

一、实验介绍1.1实验内容上节课我们学习了卷积神经网络的基本原理，本节实验我们将学习用于图像风格迁移的经典的卷积神经网络模型VGG，并用caffe提供的draw_net.py实现模型的可视化，本节实验我们也将学习图像风格转换的算法原理
xiaozongying·2018-07-05 22:53

吴恩达老师深度学习视频课笔记：神经风格迁移(neural style transfer)

什么是神经风格迁移(neuralstyletransfer)：如下图，Content为原始拍摄的图像，Style为一种风格图像。
fengbingchun·2018-07-05 21:00

Python实现图片拼接的代码

具体代码如下所示：importosfromPILimportImageUNIT_SIZE=220#thesizeofimagesave_path='/root/group-dia/zxb/Code-/lip-CycleGAN-and-pix2pix-master
LemonTree_Summer·2018-07-02 14:50

GAN | CycleGAN | 风格迁移

GAN是解决风格迁移的深度学习方法，本文将做出简要介绍。
liongxiong·2018-07-01 18:35

cycleGAN个人学习笔记

cycleGAN个人学习笔记第一个问题：关于“GeneratedImagePool”在https://hardikbansal.github.io/CycleGANBlog/中是这样描述的：Calculatingthediscriminatorlossforeachgeneratedimagewouldbecomputationallyprohibitive.Tospeeduptrainingwe
feng_jiakai·2018-07-01 11:38

官网实例详解4.36（neural_style_transfer.py）-keras学习笔记四

基于Keras的神经风格迁移Keras实例目录代码注释'''NeuralstyletransferwithKeras.基于Keras的神经风格迁移Runthescriptwith:使用以下指令运行脚本：
wyx100·2018-07-01 00:43

CVPR2018 CartoonGAN 解读

CartoonGAN前言本文是对CVPR2018的一篇关于图像风格迁移的论文解读，即CartoonGAN，它可以用真实景物的照片作为源图片，生成任意风格的漫画，如新海诚或者宫崎骏。
liongxiong·2018-06-30 21:26

迁移网络的应用-图像风格迁移

图片风格迁移指的是将一个图片的风格转换到另一个图片中，如图所示：原图片经过一系列的特征变换，具有了新的纹理特征，这就叫做风格迁移。
碧影江白·2018-06-24 19:12

迁移网络的应用-图像风格迁移

图片风格迁移指的是将一个图片的风格转换到另一个图片中，如图所示：原图片经过一系列的特征变换，具有了新的纹理特征，这就叫做风格迁移。
碧影江白·2018-06-24 19:34

基于深度学习的图像的风格迁移创新实训9

完成了整个项目在自己电脑上的部署和图像检索模块页面的编写。部署的细节不一一赘述了，下面放上图像检索模块页面的部分代码。无标题文档0){$path1="retrieval/user.jpg";if($_GET['c']==1){}elseif($_GET['c']==2){$path2="retrieval/ori.jpg";}elseif($_GET['c']==3){$path2="retrie
ljh_in_SDU·2018-06-19 15:51

基于深度学习的图像的风格迁移创新实训9

完成了整个项目在自己电脑上的部署和图像检索模块页面的编写。部署的细节不一一赘述了，下面放上图像检索模块页面的部分代码。无标题文档0){$path1="retrieval/user.jpg";if($_GET['c']==1){}elseif($_GET['c']==2){$path2="retrieval/ori.jpg";}elseif($_GET['c']==3){$path2="retrie
ljh_in_SDU·2018-06-19 15:51

基于深度学习的图像的风格迁移创新实训8

基于上周的工作，我继续研究了第五种算法：全局LBP算法。对一张图像中的每个像素，计算其相邻的八个像素与它的像素值比较，得到一个0和1组成八位的码；这个码可以表达局部特征。那么这个码值的取值有2的八次方即256中选择，可以组成一个256个bin的直方图。使得我们可以使用基于直方图的相似度度量方法来衡量lbp下两张图片的相似度。stringTexture_global_LBP(intsrcPicNum
ljh_in_SDU·2018-06-19 15:30

基于深度学习的图像的风格迁移创新实训7

基于上周的工作，我继续研究了三种图像检索方法。第三种方法是大津法，通过确定灰度图阈值，对灰度图上的像素实现前景/背景的二分类，对于这个二分类的结果行程一个0或1组成的指纹。核心代码如下：intRetrieval_Color_otsu(){ifstreamin;in.open("color_otsu.txt",ios::in);if(in.fail())return-1;stringotsu=Col
ljh_in_SDU·2018-06-19 14:38

基于深度学习的图像的风格迁移创新实训7

基于上周的工作，我继续研究了三种图像检索方法。第三种方法是大津法，通过确定灰度图阈值，对灰度图上的像素实现前景/背景的二分类，对于这个二分类的结果行程一个0或1组成的指纹。核心代码如下：intRetrieval_Color_otsu(){ifstreamin;in.open("color_otsu.txt",ios::in);if(in.fail())return-1;stringotsu=Col
ljh_in_SDU·2018-06-19 14:38

基于深度学习的图像的风格迁移创新实训6

对于我们的风格迁移社区网站，为了加强用户的社区感，我们希望做一个新的功能：用户行为匹配。
ljh_in_SDU·2018-06-19 14:56

基于深度学习的图像的风格迁移创新实训5

上周完成的代码在一些图片上的效果相当好，比如：但由于天空分割算法有一些简单和局限，因此出现了一些分割的不好的情况，比如：因此，我觉得有必要在得到mask之后就进行一次判断，判断该mask是否过于参差不齐，也就是每一列最纵深的一个像素行程的序列的跳跃程度不能太大。当然，这种跳跃的高度和出现跳跃现象的次数，都要和原图的宽和高进行对比，得到的比率才是一个衡量标准。我衡量了十几张处理不好的图片，用gap_
ljh_in_SDU·2018-06-19 14:44

基于深度学习的图像的风格迁移创新实训4

基于上周的实验结果，我想到了新的方法：在分界面的三行像素上均值滤波。实验代码如下：maxd=[]forjinrange(0,cols):maxd.append(0)foriinrange(0,rows):forkinrange(0,channels):show[i,j,k]=ori[i,j,k]if(mask[i,j]widandd255):val=255show[j,i,k]=val#if(k!
ljh_in_SDU·2018-06-19 13:15

基于深度学习的图像的风格迁移创新实训3

对于水墨风格的图片，如果直接迁移，会出现灰蒙蒙的天空，不符合传统水墨画的“留白”效果。因此，我们决定加上天空分割算法，对图片进行后处理，实现天空部分的“留白”。经过天空的分类算法之后，得到的原始二值图如下：（以单张图片为例）分割面过于凌乱，不适合直接处理，因此，使用形态学滤波中的开闭运算对图像进行处理，代码如下：kernel=np.ones((7,7),np.uint8)image=cv2.mor
ljh_in_SDU·2018-06-19 13:01

基于深度学习的图像的风格迁移创新实训2

这周我的工作主要负责封装风格迁移网络对于外界的接口，经过一周的训练，我们已经得到了七种风格的网络模型，分别保存在ckpt文件当中。
ljh_in_SDU·2018-06-19 13:00

利用已有Caffemodel进行风格迁移

1首先在https://github.com/fzliu/style-transfer把代码下载下来，另外主要这个代码基于pycaffe的，需要将pycaffe编译好。注意：编译pycaffe的时候可能会遇到提示缺少Python27_d.lib，解决方案参考以下博文，https://blog.csdn.net/kele_imon/article/details/79137876可以完美解决，若有问
kele_imon·2018-06-14 16:41

CycleGAN与pix2pix不得不玩的模型

CycleGAN是在去年三月底放在arxiv的一篇文章，文章名为LearningtoDiscoverCross-DomainRelationswithGenerativeAdversarialNetworks
山水之间2018·2018-06-05 19:01

【创新实训】风格迁移功能探索与实现（五）eval_model.py 验证模型的编写

eval_model.py可以参考train_model.py编写，因此差不多大体思路就是：1.读入图片并进行预处理2.从保存的风格ckpt文件中恢复模型权重（注意不需要vgg）3.将图片tensor输入到net中，得到转换后的image并保存代码及注释：#coding:utf-8from__future__importprint_functionimporttensorflowastffromp
一鸣鸣·2018-06-05 18:12

CycleGAN算法原理（附源代码，可直接运行）

前言CycleGAN是在今年三月底放在arxiv（论文地址CycleGAN）的一篇文章，文章名为LearningtoDiscoverCross-DomainRelationswithGenerativeAdversarialNetworks
Oliver Cui·2018-06-03 10:37
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