CycleGAN风格迁移

基于深度学习的图像风格迁移算法的基本介绍。

基于神经网络的图像风格迁移算法这个算法还是蛮有趣的，之前就有宣传说让电脑来学习梵高作画，虽然有些夸张，但是实际效果出来还是挺不错的。接下来，我们要按照以下三个部分来进行介绍，提出，方法以及结论。
爱不持久·2022-12-29 02:42

基于深度学习的风格迁移

计算机视觉爱好者，有自己的算力（8块2080Ti），熟练运用pytorch深度学习框架，擅长图像分类、目标检测、图像分割应用。有需要的小伙伴可以加我微信tiankongdecheng1
双人-工作室·2022-12-28 23:15

GAN,CycleGAN,starGAN,CycleGAN-VC,starGAN-VC

GANGAN有两个网络，一个是generator，一个是discriminator，通过两个网络互相对抗来达到最好的生成效果。公式：先固定G，来求解最优的D对于一个给定的x，得到最优的D如上图，范围在(0,1)内，把最优的D带入可以得到JSdivergence是KLdivergence的对称平滑版本，表示了两个分布之间的差异现在我们需要找个G，来最小化观察式子可以发现，当PG(x)=Pdata(x
W_Ria·2022-12-28 08:51

AI视觉任务和应用

分类检测分割抠图人像抠图、物体抠图、视频抠图modnet、pphumanv2、rembg图像修复超分动作/风格迁移视频动漫化、dctnet、图像翻译图像生成
Kun Li·2022-12-28 08:18

Dive into Deep Learning笔记——上

LeNetAlexNetVGGNetNiNGoogLeNetResNetDenseNetGPU相关迁移学习目标检测RCNN、fastRCNN、fasterRCNN、maskRCNNSSDYOLOCenterNetSDD实现#YOLO实践语义分割转置卷积FCNFCN实现#风格迁移最后更新
星尘逸风·2022-12-28 06:06

人工智能原理复习 | 基础总结 概念、简答题

计算机视觉方向的主要研究内容有：图像分割、目标检测、图像分类风格迁移、图像重构、图像生成人体姿态估计、3D点云计算机视觉技术的应用领域也越来越广泛，如人脸识别身份验证、工业设备缺陷检测、医疗影像
叶庭云·2022-12-26 14:36

pix2pix/CycleGAN生成图片上有像破洞的伪影 参考解决方法

之前训练pix2pix和CycleGAN就经常遇到这个问题，不知道怎么回事。
两只程序猿·2022-12-26 11:14

无监督去雨论文（一）：DerainCycleGAN: Rain Attentive CycleGAN for Single ImageDeraining and Rainmaking

DerainCycleGAN:RainAttentiveCycleGANforSingleImageDerainingandRainmaking[pdf(short)][TIP(long)]这篇文章原版arxiv是一个比较粗糙的版本（公式错误，图片错误，参考文献格式也不统一），本博客在创作时，对大部分瑕疵做了修正和声明。本博客的目的是提供快速阅读本文的功能，如感兴趣可继续阅读其TIP版本（也有一些
Phoenixtree_DongZhao·2022-12-25 19:39

信息管理毕业设计选题集合

3.2精仿今日头条3.3iOS仿抖音3.4Android仿抖音3.5斗鱼直播APP3.6仿网易云音乐3.7高仿B站4机器学习、深度学习4.1情感分析4.2舆情分析4.3图片分类4.4人脸属性操控4.5图像风格迁移
kooerr·2022-12-25 03:02

PyTorch深度学习（18）网络结构LeNet、AlexNet

相同种类归为一类目标检测Detection框选且框内是什么，概率是多少图像分割Segmentation图像分为不同区域无人驾驶self-drivingcars图像描述ImageCaptioning图像风格迁移某些图像特征可视化
JYliangliang·2022-12-23 10:44

使用MindStudio进行开发基于MindX SDK的AnimeGAN风格迁移模型

本文的视频教程可点击下面链接：https://www.bilibili.com/video/BV1h84y1q7Db1.任务介绍1.1任务场景MindXSDK应用开发1.2任务描述基于Atlas200DK平台，使用MindXSDK，实现从真实世界图片到动漫风格图片的风格转换，在Ascend310上对输入图片进行图像风格转换并将转换结果保存，支持动态分辨率输入。1.3任务目标在Ascend310上的
BedivereYang·2022-12-23 09:11

三维图像分类、语义分割和重建

神经网络的优势1.2.1三维图的构成1.2.2多视觉图像1.2.3点云1.2.4图模型1.3图像分类和语义分割1.4三维重建1.4.1问题陈述和分类1.4.2常用的算法介绍2案例分析2.1分类和分割网络2.1.1cycleGAN2.1.2pointNet
邢源·2022-12-22 23:41

ds证据理论python实现_CartoonGAN理论分析以及Python实现

是将一般的图片转换为卡通的图片，可以说是CycleGAN之类的应用版。其中提到了几个改进的技术点，比较有特点，且效果不错。值得注意的是
weixin_39837867·2022-12-22 19:46

keras之父《python深度学习》笔记 第八章

LSTM生成文本1.生成式网络的历史2.如何生成序列数据3.采样策略的重要性4.字符级LSTM文本生成实现二、DeepDream1.DeepDream介绍2.用Keras实现DeepDream三、神经风格迁移
都督美州诸军事·2022-12-22 14:27

神工鬼斧惟肖惟妙，M1 mac系统深度学习框架Pytorch的二次元动漫动画风格迁移滤镜AnimeGANv2+Ffmpeg(图片+视频)快速实践

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_201前段时间，业界鼎鼎有名的动漫风格转化滤镜库AnimeGAN发布了最新的v2版本，一时间街谈巷议，风头无两。提起二次元，目前国内用户基数最大的无疑是抖音客户端，其内置的一款动画转换滤镜“变身漫画”，能够让用户在直播中，把自己的实际外貌转换为二次元“画风”。对于二次元粉丝来说，“打破次元壁，变身纸片人”这种自娱自乐方式可谓屡试不
zcxey2911·2022-12-22 12:48

【风格迁移】用AnimeGAN转换视频到动漫风格

【风格迁移】用AnimeGAN转换视频到动漫风格视频效果：使用步骤：1.下载软件：2.打开软件：3.选择视频和迁移风格：4.开始转换：有需求的大佬欢迎加入我的接单群，需求详情请群里戳群主关注我的公众号：
BIT可达鸭·2022-12-22 12:15

实现制作动漫版的你---动漫风格迁移网络AnimeGANv2

AI依然火最近居家太无聊了，无意见逛到了AI社区，发现最近AI算法热度还是很高，什么AI绘画，还有什么AI作诗，写歌。可以说，人工智能领域在一步步挑战人类的高度，从循规蹈矩的简单工作，到高难度的智慧挑战，现在已经在挑战人类最后防线—思想，创作！不过我还是觉得人工智能的路还很遥远！今天我想分享的这个算法其实已经不是新算法了，去年就已经出来了，只是最近发现比较有趣，可以记录一下！动漫风格化其实现在好多
CquptDJ·2022-12-22 12:38

风格迁移 I2I 论文阅读笔记——AnimeGAN，动漫风格生成

AnimeGAN:ANovelLightweightGANforPhotoAnimationgithub代码：https://github.com/TachibanaYoshino/AnimeGAN介绍动画制作需要考虑线条、纹理、颜色和阴影，十分耗时。因此，能够自动转化real-worldphotostohigh-qualityanimationstyleimage的技术是很有价值的。现有的技术存
芋圆526·2022-12-22 12:05

【深度学习】动漫风格迁移AnimeGANv2，发布线上运行Demo

内容一览：最强二次元风格迁移模型AnimeGAN更新啦，现在可以在线上轻松运行模型，还可以调整风格参数，输出你想要的照片效果。
风度78·2022-12-22 12:58

使用MindStudio进行开发基于MindX SDK的AnimeGAN风格迁移模型

本文的视频教程可点击下面链接：https://www.bilibili.com/video/BV1h84y1q7Db1.任务介绍1.1任务场景MindXSDK应用开发1.2任务描述基于Atlas200DK平台，使用MindXSDK，实现从真实世界图片到动漫风格图片的风格转换，在Ascend310上对输入图片进行图像风格转换并将转换结果保存，支持动态分辨率输入。1.3任务目标在Ascend310上的
BedivereYang·2022-12-22 12:25

GAN系列之动漫风格迁移AnimeGAN2

动漫是我们日常生活中常见的艺术形式，被广泛应用于广告、电影和儿童教育等多个领域。目前，动漫的制作主要是依靠手工实现。然而，手工制作动漫非常费力，需要非常专业的艺术技巧。对于动漫艺术家来说，创作高质量的动漫作品需要仔细考虑线条、纹理、颜色和阴影，这意味着创作动漫既困难又耗时。因此，能够将真实世界的照片自动转换为高质量动漫风格图像的自动技术是非常有价值的。它不仅能让艺术家们更多专注于创造性的工作，也能
昇思MindSpore·2022-12-22 12:52

【深度学习】生成对抗网络GAN｜GAN、WGAN、WGAN-UP、CGAN、CycleGAN、DCGAN

文章目录一、TypicalGAN二、WGAN三、ImprovedGAN(WGAN-GP)四、ConditionalGAN(CGAN)五、CycleGAN六、DCGAN参考文章论文连接：必读的10篇关于GAN
Lydia.na·2022-12-22 08:06

风格迁移篇--CCPL：Contrastive Coherence Preserving Loss for Versatile Style Transfer多功能风格转换的对比连贯保持损失

文章目录Abstract1Introduction2RelatedWorks3Methods3.1ContrastiveCoherencePreservingLoss3.2SimpleCovarianceTransformation3.3LossFunction4Experiments4.1Experimentalsettings4.2ComparisonwithFormerMethods4.3A
啊菜来了·2022-12-22 06:57

(4-1)卷积神经网络 | 卷积神经网络基础

目录计算机视觉卷积运算Padding卷积步长三维卷积单层卷积网络简单卷积网络实例池化层卷积神经网络示例使用卷积的原因计算机视觉计算机视觉（ComputerVision）涉及许多不同类别的问题，如图片分类、目标检测、图片风格迁移等等
Nibaby燕·2022-12-21 01:05

爱奇艺M2VOC挑战赛落幕，6篇论文被ICASSP2021收录

01导言近年来，迁移学习、风格迁移、声码器、声学模型等方面的最新进展，为低资源语音克隆的提供了潜在的解决方案。
爱奇艺技术产品团队·2022-12-20 17:36

conv2d() received an invalid combination of arguments问题解决

在学习动手学深度学习风格迁移这一部分的时候，程序运行的时候抱错：conv2d()receivedaninvalidcombinationofarguments具体来说，先使用函数SynthesizedImage
iwill323·2022-12-20 15:39

汉字风格迁移---SSIM,PSNR,LPIPS

fromtqdmimporttqdmimporttorchimportosfromtorch.utils.dataimportDatasetfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimportnumpyasnpimportcv2importlpipsfromskimage.metricsimportpeak_signal_noise_ratioaspsnr_loss
啊菜来了·2022-12-18 13:38

图像风格迁移-DSTN

样式传输的目的是从参考图像中再现具有样式的内容图像。现有的通用风格转换方法成功地以艺术或照片逼真的方式将任意风格传递给原始图像。然而，现有作品所定义的“任意风格”的范围由于其结构限制而在特定领域内受到限制。具体而言，根据预定义的目标域来确定内容保存和风格化的程度。因此，照片写实和艺术模型都难以为其他领域实现所需的风格转换。为了克服这一限制，我们提出了一种统一的体系结构，即领域感知风格传输网络（DS
啊菜来了·2022-12-16 19:19

汉字风格迁移----FtransGAN

针对的问题以前的大多数作品都是通过将给定子集的风格转移到未见子集的内容来解决这个问题的。然而，他们只关注同一语言中的字体样式转换。在许多任务中，我们需要学习一种语言的字体信息，然后将其应用到其他语言。现有的方法很难完成这样的任务。图1。几个应用实例。红色背景的英文字母为样式图像，绿色背景的中文字符为内容图像。解决方法我们专门将我们的网络设计成一个多层次的注意力形式，以捕捉风格图像的局部和全局特征。
啊菜来了·2022-12-16 19:19

汉字风格迁移篇---MF-NET一种新颖的少镜头风格化多语言字体生成

文章目录ABSTRACT背景核心思想tips针对的问题code&paper贡献1INTRODUCTION字体工作介绍论文的结构介绍2早期的工作2.1样式化字体生成2.2任意样式传输tips第二章简述3方法说明3.1NetworkOverview3.2LanguageComplexity-awareSkipConnection3.3LossFunction
啊菜来了·2022-12-16 19:19

汉字风格迁移篇--KAGAN:一种中国诗歌风格转换的方法

：ConstancyLoss,SmoothL1loss；TVloss，key-attentionmechanismGAN；多通道鉴别器使用的指标L1Loss，SSIM，PSNR,LPIPS已有工作字符风格迁移
啊菜来了·2022-12-16 19:46

第四门课：卷积神经网络（第四周）——特殊应用：人脸识别和神经风格转换

特殊应用：人脸识别和神经风格转换1.什么是人脸识别2.One-Shot学习3.Siamese网络4.Triplet损失5.人脸验证与二分类6.什么是神经风格迁移7.深度卷积网络在学什么8.Costfunction9
青春是首不老歌丶·2022-12-16 00:14

卷积神经网络与边缘检测

计算机视觉计算机视觉的三个应用场景图像识别/图像分类目标检测风格迁移图片由像素构成，一张图片的数据量很大，如果采用传统的DNN其参数量巨大，难以处理。
Yukiyousa·2022-12-15 15:52

动手学深度学习Pytorch Task07

本节课内容目标检测基础、图像风格迁移、图像分类案例1一、目标检测基础锚框目标检测算法通常会在输入图像中采样大量的区域，然后判断这些区域中是否包含我们感兴趣的目标，并调整区域边缘从而更准确地预测目标的真实边界框
李明朔·2022-12-15 14:16

Ng深度学习课程-第四课第四周笔记摘要

人脸识别One-Shot学习Siamese网络Triplet损失人脸验证与二分类风格迁移的代价函数一维到三维推广
bebr·2022-12-15 14:18

代码详解：在Pytorch和Python中实现神经风格迁移

全文共5146字，预计学习时长10分钟风格迁移是计算机视觉的一个激动人心的子领域，目的是将一幅图像的风格迁移到另一幅图像上，称为内容图像。这项技术支持结合不同图像的内容和风格合成新图像。
「已注销」·2022-12-15 14:44

Python基于机器视觉的图像风格迁移

目录1项目背景42相关工作43方法43.1NerualStyleTransfer43.2AdaIN53.3StyleInterpolation53.4PreservingColor63.5SpacialControl64实验74.1水墨画风格转换（NerualStyleTransfer）74.2水墨画风格转换（AdaIN）74.3StyleInterpolation74.4PreservingCo
biyezuopin·2022-12-15 08:07

格拉姆矩阵（Gram matrix）详细解读

目录基础知识-向量的内积Grammatrix介绍Grammatrix的应用-风格迁移一、基础知识-向量的内积1.1向量的内积定义：也叫向量的点乘，对两个向量执行内积运算，就是对这两个向量对应位一一相乘之后求和的操作
张博208·2022-12-15 08:28

计算摄影——风格迁移

这一章来总结一下图像风格迁移相关的内容，风格迁移的任务是将一幅图作为内容图，从另外一幅画中抽取艺术风格，两者一起合成新的艺术画，要求合成的作品即保持内容图的主要结构和主体，又能够具有风格图的风格，如下图
Turned_MZ·2022-12-15 08:21

深度学习在图像处理中的应用

当前深度学习在图像处理领域的应用可分为三方面:图像处理(基本图像变换)、图像识别(以神经网络为主流的图像特征提取)和图像生成(以神经风格迁移为代表)。
Expect for future·2022-12-14 17:18

深度学习中模型结构可视化的两个方法

本文主要说两个方式torchsummary库关于一个可视化的函数，原文链接是：可视化（输出pdf）由于我们需要展示，这里我使用CycleGAN的利用残差块的生成器代码如下：classResidualBlock
地平线here·2022-12-13 13:38

读论文-基于循环gan特征增强的夜间车辆检测 Feature Enhancement Based on CycleGAN forNighttime Vehicle Detection

首先，基于CycleGAN构建FTE模块，提出多尺度特征融合，增强夜间车辆特征检测;通过融合不同的卷积层，将黑夜和白天的特征结合
elkluh·2022-12-11 18:15

【热成像超分辨率】略读Thermal Image Super-resolution: A Novel Architecture and Dataset

要点1本文提出了一种新的CycleGAN结构有用热成像的超分辨率，并且提出了一个thermal图像的超分辨数据集（含有三种不同分辨率的数据集，是用三个不同的Thermal传感器拍的）。
几维wk·2022-12-11 11:37

ml5.js人工智能编程入门教程(5): 图像风格转换以及ml5.js总结

今天我们要来学用ml5.js来做一个风格迁移的例子。风格迁移是将一类风格应用到一张图片上，改变这张图片的风格。
fribbler·2022-12-11 01:05

图像风格迁移基础入门及实践案例总结

目录１图像的不同风格２何为图像风格迁移２.１基础概念及方法２.２示例３图像风格迁移的典型研究成果３.1deep-photo-styletransfer３.2CycleGAN３.3U-GAT-IT４风格迁移演进趋势
乘风万万里·2022-12-11 01:34

【Keras+计算机视觉+Tensorflow】生成对抗神经网络中DCGAN、CycleGAN网络的讲解（图文解释 超详细）

觉得有帮助麻烦点赞关注收藏~~~一、生成对抗网络简介生成对抗网络(GANs，GenerativeAdversarialNets),由IanGoodfellow在2014年提出的,是当今计算机科学中最有趣的概念之一。GAN最早提出是为了弥补真实数据的不足，生成高质量的人工数据。GAN的主要思想是通过两个模型的对抗性训练。随着训练过程的推进，生成网络（Generator，G）逐渐变得擅长创建看起来真实
showswoller·2022-12-10 09:34

深度学习机器学习面试题——GAN

GAN为什么不好收敛为什么GAN中的优化器不常用SGD生成对抗网络在哪里用到的，起什么作用，损失函数是什么训练GAN的一些技巧说说GAN的训练过程Pix2pix和cycleGan的区别文章目录深度学习机器学习笔试面试题
冰露可乐·2022-12-09 09:14

GAN学习记录（五）——循环生成对抗网络CycleGan

循环生成对抗网络CycleGan实现风格迁移datasethttps://people.eecs.berkeley.edu/~taesung_park/CycleGAN/datasets/vangogh2photo.zipGitHub
云溪龙·2022-12-08 14:31

机器学习-37-GAN-04-Unsupervised Condition GAN(无监督有条件GAN：Direct Transformation，Projection to Comon Space)

文章目录UnsupervisedConditionGANUnsupervisedConditionalGenerationDirectTransformation(直接转)利用判别网络利用预训练网络CycleGAN
迷雾总会解·2022-12-08 12:16

用于图像去雾的无监督条件解开网络【UNSUPERVISED CONDITIONAL DISENTANGLE NETWORK FOR IMAGE DEHAZING】

贡献：1、添加条件解开网络改进了CycleGAN的单图像去雾，该网络在合成数据集上优于现有的基于CycleGAN的去雾模型。
迁 凉·2022-12-08 07:33
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