CycleGAN风格迁移

基于深度学习的图像风格迁移发展总结

前言本文总结深度学习领域的图像风格迁移发展脉络。重点关注随着GAN、CUT、StyleGAN、CLIP、DiffusionModel这些网络出现以来，图像风格迁移在其上的发展。
carfied-feifei·2023-08-22 06:57

2023.8.19-2023.8.XX 周报【人脸3D+虚拟服装方向基础调研-Cycle Diffusion\Diffusion-GAN\】更新中

学习目标1.这篇是做diffusion和gan结合的，可以参照一下看看能不能做cyclegan的形式，同时也可以调研一下有没有人follow这篇论文做了类似cyclegan的事情Diffusion-GAN
一直在努力的小宁·2023-08-20 08:13

【计算机视觉|生成对抗】非配对图像到图像的翻译：使用循环一致对抗网络（CycleGAN）

本系列博文为深度学习/计算机视觉论文笔记，转载请注明出处标题：UnpairedImage-to-ImageTranslationUsingCycle-ConsistentAdversarialNetworks链接：[1703.10593]UnpairedImage-to-ImageTranslationusingCycle-ConsistentAdversarialNetworks(arxiv.o
远哥挺乐·2023-08-17 18:13

Stable Diffusion基础：ControlNet之图片高仿效果

今天继续给大家分享AI绘画中ControlNet的强大功能，本次的主角是Reference，它可以将参照图片的风格迁移到新生成的图片中，这句话理解起来很困难，我们将通过几个实例来加深体会，比如照片转二次元风格
萤火架构·2023-08-15 23:51

基于《Arbitrary Style Transfer with Style-Attentional Networks》的视频风格迁移

一、方法介绍本文是参照ArbitraryStyleTransferWithStyle-AttentionalNetworks[1]中图像风格迁移的方法去实现视频风格迁移。
xin3475·2023-08-13 17:22

使用 CycleGAN 进行图像到图像转换

介绍在人工智能和计算机视觉领域，CycleGAN是一项非凡的创新，它重新定义了我们感知和操作图像的方式。
TD程序员·2023-08-13 14:03

竞赛项目 深度学习图像风格迁移 - opencv python

文章目录0前言1VGG网络2风格迁移3内容损失4风格损失5主代码实现6迁移模型实现7效果展示8最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习图像风格迁移-opencvpython该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向
Mr.D学长·2023-08-11 06:56

计算机视觉应用方向

计算机视觉可以大致有以下几个方向（更详细的可以参考paperswithcode）：图像分类目标检测图像分割图像生成风格迁移超分辨率1.图像分类图像分类是是视觉识别中的一项基本任务，目的是分辨整个图像并将其分类
header-files·2023-08-10 05:56

风格迁移模型性能测试

为了优化模型的CPU占用以及运行时间，使用TensorFlow提供的测试脚本benchmark_model进行模型分析：bazel-bin/tensorflow/tools/benchmark/benchmark_model\--graph=/home/czczcz/test/mosaic512tv2Q.pb--input_layer="input"\--input_layer_shape="1,
nonoka·2023-08-09 21:55

【深度学习】【风格迁移】Visual Concept Translator,一般图像到图像的翻译与一次性图像引导，论文

GeneralImage-to-ImageTranslationwithOne-ShotImageGuidance论文：https://arxiv.org/abs/2307.14352代码：https://github.com/crystalneuro/visual-concept-translator文章目录Abstract1.Introduction2.相关工作2.1图像到图像转换2.2.Di
XD742971636·2023-08-09 10:30

通过神经风格迁移为您的应用程序提供新的界面！

Yelp用于食物，Feedly用于新闻，微信用于交流，TikTok用于娱乐-现在有超过200万个应用程序可供选择，它们已成为我们生活中不可分割的一部分。我们在自己喜欢的应用程序上花费了无数个小时，为什么不定制这种体验呢？虽然大多数移动应用程序都有一刀切的图形用户界面（GUI），但研究表明，许多用户实际上喜欢他们的GUI多样化。例如，CandyCrush在游戏的不同阶段适应不同的风格，LineMes
大伟先生·2023-08-08 14:24

【计算机视觉|风格迁移】PP-GAN：使用GAN的地标提取器将韩国人像的风格转化为身份证照片

本系列博文为深度学习/计算机视觉论文笔记，转载请注明出处标题：PP-GAN:StyleTransferfromKoreanPortraitstoIDPhotosUsingLandmarkExtractorwithGAN链接：[2306.13418]PP-GAN:StyleTransferfromKoreanPortraitstoIDPhotosUsingLandmarkExtractorwithG
远哥挺乐·2023-08-08 08:29

吴恩达教授深度学习--神经风格转换算法

什么是神经风格迁移？假设你有一张内容图片C（Content）和一张具有独特风格S（Style）的图片，神经风格迁移可以让这两张图片结合，让原始图片具有图片S的风格。
Y.IU.·2023-08-06 16:58

深度学习（33）——CycleGAN（2）

深度学习（33）——CycleGAN（2）完整项目在在这里：欢迎造访文章目录深度学习（33）——CycleGAN（2）1.Generator2.Discriminator3.fakepool4.loss
柚子味的羊·2023-08-03 17:04

深度学习（32）——CycleGAN（1）

深度学习（32）——CycleGAN（1）文章目录深度学习（32）——CycleGAN（1）1.GAN原理2.CycleGAN（1）原理（2）核心思想（3）优点（4）缺点（5）应用前几天被Ly问GAN，
柚子味的羊·2023-08-03 17:03

深度学习（34）—— StarGAN（1）

1.背景先回忆一下，之前写的cyclegan，可以实现两个域之间的相互转换。即下面这几种情况：将输入人
柚子味的羊·2023-08-03 17:31

六一福利！十本最新热门技术书籍免费送！（Python 、深度学习、容器服务、数据分析、项目管理）...

通过本书，读者可以训练自己的图像识别模型、进行目标检测和人脸识别、完成一个风格迁移应用，还可以使用神经网络生成图像和文本，进行时间序列预测
weixin_34148340·2023-08-03 04:29

EZ | Deep Snow: 使用GANs合成遥感图像 | 04

我们还介绍了一些质量评估的方法，可以用来指导CycleGAN这种非配对训练应该何时停止——虽然只研究了一下同域翻译（RGBRGB），我们预感到，以后可能要用Cycle
杜若飞er·2023-08-01 13:14

CVPR 2023 | 风格迁移论文3篇简读，视觉AIGC系列

CAP-VSTNet:ContentAffinityPreservedVersatileStyleTransfer内容相似度损失（包括特征和像素相似度）是逼真和视频风格迁移中出现伪影的主要问题。
机器学习与AI生成创作·2023-07-28 15:39

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。
MichaelMing·2023-07-28 00:33

使用TensorFlow和VGG-19模型实现艺术风格迁移：一步一步打造你的数字艺术世界

在当下的AI领域，神经风格迁移是最富有创新性和艺术性的技术之一。这项技术可以将一种图像的风格迁移至另一种图像，创造出让人眼前一亮的视觉效果。这种转变所展现的技术之美，让我们深感人工智能所带来的可能性。
快撑死的鱼·2023-07-27 18:19

深度学习笔记之人脸识别和风格抓换

第一课：什么是人脸识别卷积神经网络的重要应用：将从人脸识别开始，之后讲神经风格迁移百度林元庆人脸识别系统。人脸识别和活体检测。后者表明你是一个活人，事实上，活体检测可以使用监督学习来实现。
带刺的小花_ea97·2023-07-27 06:04

风格迁移

简介使用TensorFlow实现快速风格迁移（fastneuralstyletransfer），参考论文[1]原理根据内容图片和风格图片优化输入图片，使得内容损失和风格损失尽可能小，快速图像风格迁移网络结构如下所示
LuDon·2023-07-23 09:53

一分钟教会你五种CycleGAN的优质创新思路（附代码）

专栏导读本文已收录于专栏：《风格迁移之从入门到成功魔改》，欢迎免费订阅此专栏用于带你从零基础学会什么是风格迁移，风格迁移有什么作用，传统做法和Cyclegan的原理，及其优缺点，以及最重要的CycleGAN
MrRoose·2023-07-23 09:24

学习资料总结

tensorFlowdeepmind二、自然语言处理图片发自App三、图像处理1.图像识别：CNN残差网络2.目标检测：R~CNNYOLO算法3.图像切割U型网络4.以图搜图CNN聚类5.图像降噪对抗网络6.图像风格迁移对抗学习
住在黑洞隔壁的火星人·2023-07-22 13:37

cycleGAN工具记录

foriin`ls${1}|head-n3500`domv${1}/$i./temp_datasdoneimportosfromPILimportImagedefget_file_paths(folder):image_file_paths=[]forroot,dirs,filenamesinos.walk(folder):filenames=sorted(filenames)forfilenam
狼无雨雪·2023-07-22 11:26

视频卡通化技术路线

神经风格迁移：用深度神经网络生成风格化图像，通过捕获到的图像中的内容表征对输出图像做约束，就是输入图像和目标图像通过vgg提取的特征做约束。
Kun Li·2023-07-19 11:14

CycleGAN论文的阅读与翻译，无监督风格迁移、对抗损失

CycleGAN论文的阅读与翻译，无监督风格迁移CycleGAN论文原文arXivCycleGANjunyanz，作者自己用lua在GitHub上的实现CycleGANtensorflowPyTorchbyLynnHo
汀、人工智能·2023-07-19 10:47

Implicit Neural Representation for Cooperative Low-light Image Enhancement论文阅读笔记

这是北京大学深圳研究生院和鹏城实验室的一篇用隐式神经表示做多模态无监督暗图增强的论文，声称被ICCV2023接受了模型框架如下图所示，由几个模块组成，分别是MaskExtractor，NRN，TAD模块以及类似于cycleGAN
ssf-yasuo·2023-07-17 10:36

[CS231n Assignment 3 #00] 第三次作业介绍

您还将探索在ImageNet上可视化预训练模型的特征的方法，以及实现风格迁移StyleTransfer模型。最后，您将训练一个生成式对抗网络来生成看起来像训练数据集的图像!
灵隐寺扫地僧·2023-07-17 00:19

人脸识别学习

目录1、人脸识别如何做到一次学习2、Siamese网络（Siamesenetwork）3、Triplet损失（Triplet损失）4、人脸验证与二分类5、什么是神经风格迁移？
Q渡劫·2023-07-16 21:41

Stable Diffusion出现错误： AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘keys‘

StableDiffusion出现错误：AttributeError:‘NoneType’objecthasnoattribute‘keys’1出错原因StableDiffusion的ControlNet插件的style风格迁移模型在第一次使用时需要在启动器后台下载
&星火·2023-07-16 20:36

Stable Diffusion (持续更新)

引言本文的目的为记录stablediffusion的风格迁移，采用diffusersexample中的text_to_image和textual_inversion目录2023.7.11收集了6张水墨画风格的图片
hangguns·2023-07-13 16:18

基于Python+tensorflow深度学习VGG-19图像风格迁移+自动去噪（MNIST数据集）机器学习+人工智能+神经网络——含全部Python工程源码

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境Python环境TensorFlow环境模块实现1.图片处理2.模型构造系统测试工程源代码下载其它资料下载前言本项目基于MNIST数据集，使用VGG-19网络模型，将图像进行风格迁移
小胡说人工智能·2023-06-22 13:13

图像生成--对抗生成模型

在数学上，生成模型与判别模型的区别在于：给定观测值x：判别模型旨在判别得到y的概率生成模型旨在根据指定的y得到x的概率生成模型的应用超分辨率图像生成(风格迁移)生成模型原理简要说
-小透明-·2023-06-16 02:50

太牛了，这个神奇工具让你的照片秒变宫崎骏漫画

采用的是神经风格迁移+生成对抗网络（GAN）的组合，转换速度快。
机器学习社区·2023-06-13 06:27

AnimeGANv2 实现动漫风格迁移，简单操作

作者|Yunlord出品|CSDN博客前言之前一直在研究如何将图像动漫化，尝试了阿里云api和百度api，效果都不尽如人意。结果发现了一个宝藏github项目——AnimeGANv2，能够将现实世界场景照片进行动漫风格化。可以看出AnimeGAN的效果非常好，而在去年九月发布的AnimeGANv2优化了模型效果，解决了AnimeGAN初始版本中的一些问题。相比AnimeGAN，改进方向主要在以下4
AI科技大本营·2023-06-13 06:54

使用Cycle GAN训练自己的数据

目录克隆项目代码配置环境下载测试数据集和预训练模型测试及训练使用自己的数据集训练及测试修改cyclegan生成图像的大小克隆项目代码如果太慢，也可以选择自己下载下来项目上传至服务器gitclonehttps
失落的熊熊·2023-06-11 16:12

MUNIT的复现

usp=sharing并放入models文件夹首先是运行，我直接使用了CycleGAN的环境，但是出现了报错。Nomodulenamed't
失落的熊熊·2023-06-11 16:38

【Stable Diffusion】ControlNet基本教程（一）

1.ControlNet是什么ControlNet是StableDiffusion用于图像风格迁移和控制的一款插件，作者是2021年才本科毕业，现在在斯坦福大学读博士一年级的中国学生张吕敏。
阿尔卑斯山林·2023-06-10 20:11

计算机视觉：风格迁移

风格迁移本节将介绍如何使用卷积神经网络，自动将一个图像中的风格应用在另一图像之上，即风格迁移（styletransfer）(Gatysetal.,2016)。
青云遮夜雨·2023-06-09 10:30

【深度学习实战】基于深度学习的图片风格快速迁移软件（Python源码+UI界面）

功能演示摘要：图像风格迁移（ImageStyleTransfer）是一种将一张图像的风格应用到另一张图像上的技术。
阿_旭·2023-06-08 14:40

图像风格迁移TensorFlow+Keras

介绍图像风格迁移（ImageStyleTransfer）就是将一幅内容图像（content）和一幅风格图像（style）进行融合，从而达到一种艺术的表现形式。
BISTU刘晓飞·2023-06-08 14:37

图像风格迁移

一、简介图像风格迁移是指，将一副内容图的内容，和一幅或多幅风格图的风格融合在一起，从而生成一些有意思的图片。
cool-wangtongzhou·2023-06-08 14:04

固定风格任意内容的快速风格迁移（讲解网络模型部分）

三、参数四、v2算法的优点五、图像风格转换算法的扩展性六、网络细节（该算法的特点）七、参考资料下面我们统一把：「固定风格任意内容的快速风格迁移算法」称为v2算法，「固定风格固定内容的快速迁移算法」称为v1
cool-wangtongzhou·2023-06-08 02:49

风格迁移学习笔记

目录专有词解释：Gram矩阵：协方差矩阵：卷积：中心化与标准化：L-BFGS：图像先验+图像处理正则化：专有词解释：Gram矩阵：https://cloud.tencent.com/developer/article/2116091协方差矩阵：https://zhuanlan.zhihu.com/p/464822791卷积：https://blog.csdn.net/sinat_29957455/
深夜的潜水艇·2023-04-21 13:00

人工智能AI图像风格迁移(StyleTransfer),基于双层ControlNet(Python3.10)

图像风格迁移（StyleTransfer）是一种计算机视觉技术，旨在将一幅图像的风格应用到另一幅图像上，从而生成一幅新图像，该新图像结合了两幅原始图像的特点，目的是达到一种风格化叠加的效果，本次我们使用
·2023-04-21 08:21

CycleGAN

这篇文章理解自知乎上两篇文章：带你理解CycleGAN，并用TensorFlow轻松实现可能是近期最好玩的深度学习模型：CycleGAN的原理与实验详解GAN补充深度生成模型的分类树如下：可以根据极大似然原理学习的深度生成模型
申申申申申申·2023-04-18 08:17

使用自己的数据集测试Unbiased Mean Teacher for Cross-domain Object Detection

要复现UnbiasedMeanTeacherforCross-domainObjectDetection（UMT），首先要正确运行CycleGAN。
CoatiCoati·2023-04-17 18:07

Diverse Image Style Transfer via Invertible Cross-Space Mapping

可逆的跨空间映射实现多样化的图像风格传输摘要图像风格迁移可以将艺术风格迁移到任意照片上，以创建新颖的艺术图像。
HHzdh·2023-04-15 20:03
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