論文の概要: DRB-GAN: A Dynamic ResBlock Generative Adversarial Network for Artistic Style Transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.07379v2
• Date: Thu, 19 Aug 2021 01:44:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-20 12:08:26.148102
• Title: DRB-GAN: A Dynamic ResBlock Generative Adversarial Network for Artistic Style Transfer
• Title（参考訳）: DRB-GAN: アーティストスタイル転送のための動的ResBlock生成逆ネットワーク
• Authors: Wenju Xu and Chengjiang Long and Ruisheng Wang and Guanghui Wang
• Abstract要約: 本稿では,芸術的スタイル伝達のための動的ResBlock Generative Adversarial Network (DRB-GAN)を提案する。 提案したDRB-GANは最先端の手法より優れ,視覚的品質と効率の点で優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.20616177457981
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The paper proposes a Dynamic ResBlock Generative Adversarial Network (DRB-GAN) for artistic style transfer. The style code is modeled as the shared parameters for Dynamic ResBlocks connecting both the style encoding network and the style transfer network. In the style encoding network, a style class-aware attention mechanism is used to attend the style feature representation for generating the style codes. In the style transfer network, multiple Dynamic ResBlocks are designed to integrate the style code and the extracted CNN semantic feature and then feed into the spatial window Layer-Instance Normalization (SW-LIN) decoder, which enables high-quality synthetic images with artistic style transfer. Moreover, the style collection conditional discriminator is designed to equip our DRB-GAN model with abilities for both arbitrary style transfer and collection style transfer during the training stage. No matter for arbitrary style transfer or collection style transfer, extensive experiments strongly demonstrate that our proposed DRB-GAN outperforms state-of-the-art methods and exhibits its superior performance in terms of visual quality and efficiency. Our source code is available at \color{magenta}{\url{https://github.com/xuwenju123/DRB-GAN}}.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,芸術的スタイル伝達のための動的ResBlock Generative Adversarial Network (DRB-GAN)を提案する。 スタイルコードは、スタイルエンコーディングネットワークとスタイル転送ネットワークを接続するDynamic ResBlocksの共有パラメータとしてモデル化される。 スタイル符号化ネットワークでは、スタイルコードを生成するためのスタイル特徴表現にスタイルクラス対応アテンション機構が使用される。 スタイル転送ネットワークでは、複数のDynamic ResBlocksがスタイルコードと抽出されたCNNセマンティック機能を統合し、空間ウィンドウのレイヤ-インスタンス正規化(SW-LIN)デコーダに入力するように設計されている。 さらに,DRB-GANモデルの学習段階における任意のスタイル転送とコレクションスタイル転送の両機能を備えたスタイル収集条件判別器を設計した。 任意のスタイルの転送やコレクションスタイルの転送はともかく,我々の提案したDRB-GANは最先端の手法よりも優れており,視覚的品質と効率の点で優れた性能を示した。 我々のソースコードは \color{magenta}{\url{https://github.com/xuwenju123/drb-gan}} で入手できる。

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