論文の概要: LiveStyle -- An Application to Transfer Artistic Styles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.00865v1
• Date: Mon, 3 May 2021 13:50:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-01 17:46:59.948915
• Title: LiveStyle -- An Application to Transfer Artistic Styles
• Title（参考訳）: livestyle -- アートスタイルを転送するアプリケーション
• Authors: Amogh G. Warkhandkar and Omkar B. Bhambure
• Abstract要約: ニューラルネットワークを用いたスタイルトランスファー(Style Transfer)とは、コンテンツイメージとスタイルイメージを取り込んでブレンドする最適化手法である。 本稿では,3種類のニューラルネットワークを用いて,一般市民が利用できるアプリケーションとしてスタイルトランスファーを実装した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Art is a variety of human activities that include the production of visual, auditory, or performing objects that express the creativity, creative concepts, or technological abilities of the artist, intended primarily for their beauty or emotional power to be appreciated. The renaissance of historic and forgotten art has been made possible by modern developments in Artificial Intelligence. Techniques for Computer Vision have long been related to such arts. Style Transfer using Neural Networks refers to optimization techniques, where a content image and a style image are taken and blended such that it feels like the content image is reconstructed in the style image color palette. This paper implements the Style Transfer using three different Neural Networks in form of an application that is accessible to the general population thereby reviving interest in lost art styles.
• Abstract（参考訳）: アート(art)は、創造性、創造的概念、または芸術的能力を表現する視覚、聴覚、または演奏のオブジェクトの制作を含む様々な人間の活動であり、主にその美しさまたは感情的な力を評価することを意図している。 歴史と忘れ去られた芸術のルネッサンスは、現代の人工知能の発展によって可能になった。 コンピュータビジョンの技術は、長い間そのような芸術に関係していた。 ニューラルネットワークを用いたスタイル転送は、コンテンツ画像とスタイル画像が、スタイル画像カラーパレットでコンテント画像が再構成されているように感じられるように撮影され、ブレンドされる最適化技術を指す。 本稿では,3つの異なるニューラルネットワークを用いたスタイルトランスファーを,一般市民が利用できるアプリケーションとして実装し,失われたアートスタイルへの関心を回復する。

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