論文の概要: Anisotropic Stroke Control for Multiple Artists Style Transfer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.08175v2
- Date: Mon, 14 Jun 2021 14:25:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-06 20:12:12.194368
- Title: Anisotropic Stroke Control for Multiple Artists Style Transfer
- Title（参考訳）: 複数のアーティストスタイル転送のための異方性ストローク制御
- Authors: Xuanhong Chen, Xirui Yan, Naiyuan Liu, Ting Qiu and Bingbing Ni
- Abstract要約: Stroke Control Multi-Artist Style Transferフレームワークを開発した。
異方性ストロークモジュール(ASM)は、様々なスタイルで適応的なセマンティック一貫性を持つネットワークを提供する。
単一スケールの条件付き識別器とは対照的に,識別器はマルチスケールのテクスチャの手がかりを捉えることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.92721585146738
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Though significant progress has been made in artistic style transfer,
semantic information is usually difficult to be preserved in a fine-grained
locally consistent manner by most existing methods, especially when multiple
artists styles are required to transfer within one single model. To circumvent
this issue, we propose a Stroke Control Multi-Artist Style Transfer framework.
On the one hand, we develop a multi-condition single-generator structure which
first performs multi-artist style transfer. On the one hand, we design an
Anisotropic Stroke Module (ASM) which realizes the dynamic adjustment of
style-stroke between the non-trivial and the trivial regions. ASM endows the
network with the ability of adaptive semantic-consistency among various styles.
On the other hand, we present an novel Multi-Scale Projection Discriminator} to
realize the texture-level conditional generation. In contrast to the
single-scale conditional discriminator, our discriminator is able to capture
multi-scale texture clue to effectively distinguish a wide range of artistic
styles. Extensive experimental results well demonstrate the feasibility and
effectiveness of our approach. Our framework can transform a photograph into
different artistic style oil painting via only ONE single model. Furthermore,
the results are with distinctive artistic style and retain the anisotropic
semantic information. The code is already available on github:
https://github.com/neuralchen/ASMAGAN.
- Abstract（参考訳）: 芸術的なスタイルの移行では大きな進歩があったが、特に複数のアーティストスタイルが1つのモデルに移行する必要がある場合、既存のほとんどの方法によって、セマンティック情報をきめ細かな局所的に一貫した方法で保存することは通常困難である。
この問題を回避するため,ストローク制御型マルチアーティスト方式トランスファーフレームワークを提案する。
本研究では,まずマルチアーティスト方式の転送を行う多条件単一生成器構造を開発する。
一方,非自明な領域と自明な領域間のスタイルストロークの動的調整を実現するASM(Anisotropic Stroke Module)を設計する。
ASMは、様々なスタイルで適応的なセマンティック一貫性を持つネットワークを提供する。
一方, テクスチャレベル条件生成を実現するために, 新たなマルチスケール投影判別器を提案する。
単一条件判別器とは対照的に,識別器は多スケールテクスチャの手がかりを捉え,幅広い芸術様式を効果的に識別することができる。
広範な実験結果から,本手法の有効性と有効性が実証された。
我々の枠組みは、1つのモデルだけで、写真を異なる芸術スタイルの油絵に変えることができる。
さらに、結果は独特の芸術様式で、異方性の意味情報を保持する。
コードはすでにgithubで入手できる。 https://github.com/neuralchen/ASMAGAN。
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