論文の概要: Interactive Style Transfer: All is Your Palette

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.13470v1
• Date: Fri, 25 Mar 2022 06:38:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-28 21:35:14.071362
• Title: Interactive Style Transfer: All is Your Palette
• Title（参考訳）: インタラクティブなスタイル転送:すべてあなたのパレットです
• Authors: Zheng Lin, Zhao Zhang, Kang-Rui Zhang, Bo Ren, Ming-Ming Cheng
• Abstract要約: 本稿では,ユーザが対話的に調和したスタイルのイメージを作成できる,図形的な対話型スタイル転送(IST)手法を提案する。 私たちのISTメソッドは、どこからでもブラシやディップスタイルとして機能し、ターゲットのコンテンツイメージの任意の領域にペイントします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.06681967115594
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural style transfer (NST) can create impressive artworks by transferring reference style to content image. Current image-to-image NST methods are short of fine-grained controls, which are often demanded by artistic editing. To mitigate this limitation, we propose a drawing-like interactive style transfer (IST) method, by which users can interactively create a harmonious-style image. Our IST method can serve as a brush, dip style from anywhere, and then paint to any region of the target content image. To determine the action scope, we formulate a fluid simulation algorithm, which takes styles as pigments around the position of brush interaction, and diffusion in style or content images according to the similarity maps. Our IST method expands the creative dimension of NST. By dipping and painting, even employing one style image can produce thousands of eye-catching works. The demo video is available in supplementary files or in http://mmcheng.net/ist.
• Abstract（参考訳）: ニューラルスタイルトランスファー(nst)は、参照スタイルをコンテンツイメージに転送することで、印象的なアートワークを作成できる。 現在の画像から画像へのNST法は細かい制御が不足しており、しばしば芸術的な編集によって要求される。 そこで本稿では,この制限を緩和するために,ユーザがインタラクティブに調和型画像を作成するための描画型インタラクティブスタイル転送(ist)手法を提案する。 私たちのISTメソッドは、どこからでもブラシやディップスタイルとして機能し、ターゲットのコンテンツイメージの任意の領域にペイントします。 動作範囲を決定するために, ブラシの相互作用位置周りの顔料としてスタイルを取り, 類似度マップに従ってスタイルや内容画像の拡散を行う流体シミュレーションアルゴリズムを定式化する。 我々のIST法はNSTの創造的次元を拡大する。 ディッピングや絵画によって、1つのスタイルのイメージを駆使しても、何千ものアイキャッチ作品を生み出すことができる。 デモビデオは追加ファイルまたはhttp://mmcheng.net/ist.com/で利用可能である。

関連論文リスト

• Bridging Text and Image for Artist Style Transfer via Contrastive Learning [21.962361974579036]
  本稿では,任意のスタイル転送を制御するためのCLAST(Contrastive Learning for Artistic Style Transfer)を提案する。 画像テキストモデルからスタイル記述を効果的に抽出するための教師付きコントラスト訓練戦略を導入する。 また,AdaLNをベースとした新規かつ効率的な状態空間モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-12T15:27:57Z)
• Stroke-based Neural Painting and Stylization with Dynamically Predicted Painting Region [66.75826549444909]
  ストロークベースのレンダリングは、ストロークのセットで画像を再現することを目的としている。 本研究では,現在のキャンバスに基づいて絵画領域を予測する合成ニューラルネットワークを提案する。 我々は、新しい微分可能な距離変換損失を伴って、ストロークベースのスタイル転送に拡張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-07T06:27:39Z)
• Any-to-Any Style Transfer: Making Picasso and Da Vinci Collaborate [58.83278629019384]
  スタイル転送は、コンテンツ参照のために、ある画像のスタイルを他の画像へのスタイル参照にレンダリングすることを目的としている。 既存のアプローチでは、スタイルイメージの全体的スタイルをグローバルな方法で適用するか、あるいは、スタイルイメージのローカル色とテクスチャを、事前に定義された方法でコンテンツに移行するかのいずれかである。 本稿では,Any-to-Any Style Transferを提案する。Any-to-Any Style Transferは,スタイル画像中の領域のスタイルを対話的に選択し,所定のコンテンツ領域に適用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-19T15:15:36Z)
• Scaling Painting Style Transfer [10.059627473725508]
  ニューラル・スタイル・トランスファー(Neural Style Transfer, NST)は、スタイル・イメージからコンテンツ・イメージへ、前例のないほどリッチなスタイル・トランスファーを生成する技術である。 本稿では,超高解像度(UHR)画像に対するグローバル最適化の解法を提案する。 このような高精細な絵画スタイルに対して,本手法が不整合品質のスタイル転送を実現することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-27T12:03:38Z)
• QuantArt: Quantizing Image Style Transfer Towards High Visual Fidelity [94.5479418998225]
  視覚的忠実度の高いスタイリングのためのQuantArtと呼ばれる新しいスタイル転送フレームワークを提案する。 本フレームワークは,既存のスタイル転送方式と比較して,視覚的忠実度を著しく向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-20T17:09:53Z)
• Inversion-Based Style Transfer with Diffusion Models [78.93863016223858]
  以前の任意の例として誘導された芸術的画像生成法は、しばしば形状変化の制御や要素の伝達に失敗する。 画像のキー情報を効率よく正確に学習できるインバージョンベースのスタイル転送手法(InST)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-23T18:44:25Z)
• Learning Diverse Tone Styles for Image Retouching [73.60013618215328]
  本稿では,フローベースアーキテクチャの標準化により,多様な画像のリタッチを学習することを提案する。 ジョイントトレーニングパイプラインは、スタイルエンコーダ、条件付きRetouchNet、イメージトーンスタイル正規化フロー(TSFlow)モジュールで構成される。 提案手法は最先端の手法に対して良好に動作し,多様な結果を生成するのに有効である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-12T09:49:21Z)
• Name Your Style: An Arbitrary Artist-aware Image Style Transfer [38.41608300670523]
  任意のスタイル転送を制御するために,高度な画像テキストエンコーダを利用するテキスト駆動型画像スタイル転送(TxST)を提案する。 画像テキストモデルからスタイル記述を効果的に抽出するための対照的なトレーニング戦略を導入する。 我々はまた、スタイルやコンテンツの特徴を融合するクロスアテンションを探求する、新しく効率的なアテンションモジュールを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-28T06:21:38Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。