Stylization

[Instance Normalization] The Missing Ingredient for Fast Stylization

BN->IN，能有效提升纹理风格转化任务的图像生成质量1、原因1）生成图像的对比度主要取决于style图像，而非content图像；通过instancenormalization，可以去除content图像的个体对比度差异，从而简化生成过程2）高度非线性的contrastnormalization很难通过CNNblock（包含卷积、池化、上采样、BN等）来实现，因此需要直接在architectur
emergency_rose·2024-09-06 08:32

TensorFlow案例学习：图片风格迁移

准备官方教程：任意风格的快速风格转换模型下载地址：https://tfhub.dev/google/magenta/arbitrary-image-stylization-v1-256/2学习加载要处理的内容图片和风格图片
无知的小菜鸡·2023-11-17 18:57

[TVCG-23] NeRF-Art: Text-Driven Neural Radiance Fields Stylization

提出系列基于CLIP的风格化损失目录Text-GuidedNeRFStylizationTrajectoryContrlw/DirectionalCLIPLossStrengthControlw/GlobalContrastiveLearningArtifactSuppressionw/WeightRegularizationTraining实验Text-GuidedNeRFStylization
zzl_1998·2023-10-07 05:19

[论文解析] NeRF-Art: Text-Driven Neural Radiance Fields Stylization

文章目录OverviewWhatproblemisaddressedinthepaper?Isitanewproblem?Ifso,whydoesitmatter?Ifnot,whydoesitstillmatter?Whatisthekeytothesolution?Whatcanwelearnfromablationstudies？Potentialfundamentalflaws;howth
_Summer tree·2023-03-10 13:11

图像迁移风格保存模型_用TensorFlow.js在浏览器中部署可进行任意图像风格迁移的模型...

GitHub：github.com/reiinakano/arbitrary-image-stylization-tfjs小工具：reiinakano.github.io/arbitrary-image-s
zhu hao·2022-12-29 12:38

【CVPR2022】NeRF：通过2D-3D相互学习实现三维场景程式化NeRF

结果Paper：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Huang_StylizedNeRF_Consistent_3D_Scene_Stylization_As
JOJO-XU·2022-12-03 19:24

35、StylizedNeRF Consistent 3D Scene Stylization as Stylized NeRF via 2D-3D Mutual Learning

简介主页：http://geometrylearning.com/StylizedNeRF/给定一组真实的照片(a)和一个风格图像(b)，模型能够生成风格化的新视图©，通过学习风格化的NeRF在3D空间中是一致的。复杂的三维真实场景的风格化问题，这对虚拟现实和增强现实等应用很有用利用NeRF作为复杂3D场景的表示存在两个问题NeRF需要沿着光线查询数百个采样点来渲染单个像素，内存限制使得很难渲染整
C--G·2022-12-03 19:24

[CVPR2022]3D Photo Stylization: Learning to Generate Stylized Novel Views from a Single Image

标题：3DPhotoStylization:LearningtoGenerateStylizedNovelViewsfromaSingleImage链接：https://arxiv.org/pdf/2112.00169本文做的是基于单图的新视角合成中的风格迁移。之前的工作在做新视角合成的风格迁移时需要多视角图片，而本文只需要一张图。主要思路是先提取2D图片的深度，然后进行深度图补全以恢复所有视角中
深蓝蓝蓝蓝蓝·2022-12-03 09:49

JoJoGAN One-Shot Face Stylization：使用 StyleGAN 创建 JoJo风格人脸头像

JoJoGAN是一种One-Shot风格迁移模型，可让将人脸图像的风格迁移为另一种风格。训练时，模型接收一个样式参考图像并快速生成一个样式映射器，在推理时映射器将接受输入并将样式应用于输入，输入图像与样式结合，生成最终图像。虽然叫做JoJoGAN，但它可以学习任何风格，例如下图。JoJoGAN工作流程第1步：GAN反演通常，GAN从输入的潜在噪声中生成图像。GAN反演意味着从给定的图像中获得相应的
·2022-04-03 10:51

A Closed-form Solution to Photorealistic Image Stylization

https://arxiv.org/pdf/1802.06474.pdfNVIDIA的一篇关于图像风格迁移的文章，论文里的效果看起来很好，也开源了代码。先放个论文里的效果图压压惊1、Introduction本文提出的方法主要包括两个步骤：stylizationstep和smoothingstep，而且每个step都有closed-formsolution。其中stylizationstep是基于W
梅八哥·2020-10-10 18:08

Automatic Portrait Segmentation for Image Stylization 翻译学习——转

https://blog.csdn.net/QiangLi_strong/article/details/81022992论文翻译2.3.ImageMatting图像抠像是图像选择的另一个重要技术。对于自然图像抠图，可以在[WC07]中找到详细的调查。在这里我们回顾一些与我们的技术相关的热门作品。扣图问题是病态的并且受约束的。这些方法通常需要初始的用户定义的前景和背景注释，或者是对前景，背景和未知
weixin_41066328·2020-09-17 13:19

读图像精细分割论文 Automatic Portrait Segmentation for Image Stylization ，by Xiaoyong Shen

下图为论文实现结果摘要虽然有许多成功的用户使用引导方法来描述主题，但是缺乏完全自动化的技术，结果令人不满意。本文首先通过引入一种新的肖像图像自动分割算法来解决这一问题，然后在此基础上，利用我们的自动分割算法生成高质量的人像来描述了几个人像过滤器。引言随着智能手机的普及，由英国三星做的一个调查，智能手机里的照片大约30%是自己的自拍照。这些照片都是非专业人士拍的，或没有好的后期处理。自动将人像从背景
进步一丢点everyday·2020-09-11 08:00

A Closed-form Solution to Photorealistic Image Stylization

Contribution:Ourmethodconsistsofastylizationstepandasmoothingstep.Bothhaveaclosed-formsolutionandcanbecomputedefficiently.Thestylizationstepisbasedonthewhiteningandcoloringtransform(WCT),whichstylizes
scriptleelee·2020-08-16 10:57

A Closed-form Solution to Photorealistic Image Stylization快速真实图片风格化

首先是该论文的实验效果如图：在用了PhotoWCT和Smoothing后在局部也不会出现像以前风格化算法出现的结构伪影（结构边界混乱）。在图中可以看出在天空和内容细节上转换的很好。简称FastPhotoStyle：逼真的风格化的封闭形式以前看到过closed-form，这次根据论文内容个人理解的封闭化是指训练结构封闭。论文提出方法主要由两部分组成：风格步骤和平滑步骤（smoothingstep），
光遇旅人·2020-08-16 08:56

论文笔记《A Closed-form Solution to Photorealistic Image Stylization-reading notes》

1、PaperbasicinformationAuthors：YijunLi、Ming-YuLiu、XuetingLi、Ming-HsuanYang、andJanKautz(UniversityofCalifornia,Merced;NVIDIA)Comments:11pages,14figuresSubjects:ComputerVisionandPatternRecognition(cs.CV
FishSugar·2020-08-16 04:27

论文解读--Automatic Portrait Segmentation for Image Stylization

AutomaticPortraitSegmentationforImageStylization论文及数据下载地址：http://xiaoyongshen.me/webpage_portrait/index.htmlGithub项目地址：https://github.com/PetroWu/AutoPortraitMatting开门见山，文章先给我们看了本文的PortraitFCN+方法的matt
你听的到、·2020-07-05 05:02

Automatic Portrait Segmentation for Image Stylization 翻译学习

图像分割论文资料论文主页论文翻译AutomaticPortraitSegmentationforImageStylization自动肖像分割的图像风格化摘要AbstractFigure1:Ourhighlyaccurateautomaticportraitsegmentationmethodallowsmanyportraitprocessingtoolstobefullyautomatic.(a
qiangli_strong·2018-07-13 21:59

论文阅读笔记-Automatic Portrait Segmentation for Image Stylization

图像风格化的自动肖像分割本文工作：l通过引入新的人像位置和形状作为域特殊知识来扩展FCN-8S的功能；l建立了人像图片分割数据集和benchmark来做模型训练和测试；l用我们的方法来增强了几种交互式人像编辑的方法实现全自动化。FCN来分割人像的不足：原VOC数据集人像分辨率不足&&原任务要分20类，不能做到对人像的精准。本文将FCN在我们的数据集上进行模型权重微调，然后把类别改为两类，得到的结果
mtc_Ningning·2018-02-02 17:57

风格化（Stylization）

引言风格化的目的是生成绘画或印象派的效果，而不注重写实。事实上，保边去噪的滤波器是风格化的理想选择，因为它可以抽象区域的同时，保持，或增强边缘特性。给定一个输入图像，滤波后的图像叠加与之对应梯度图像，增强了图像边缘信息，产生了像铅笔画一样的非真实绘制。步骤读入图像保边滤波得到一副图层滤波后图像的梯度，得到另外一幅图层叠加两幅图层代码Matlab版%clearall; closeall; clc;
bluecol·2015-05-26 16:00
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