論文の概要: Line Search-Based Feature Transformation for Fast, Stable, and Tunable Content-Style Control in Photorealistic Style Transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05996v1
• Date: Wed, 12 Oct 2022 08:05:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-13 14:47:48.079453
• Title: Line Search-Based Feature Transformation for Fast, Stable, and Tunable Content-Style Control in Photorealistic Style Transfer
• Title（参考訳）: 直線探索に基づくフォトリアリスティックスタイル転送における高速・安定・可変コンテンツスタイル制御のための特徴変換
• Authors: Tai-Yin Chiu, Danna Gurari
• Abstract要約: フォトリアリスティックなスタイル転送は、ある画像からのコンテンツが他の画像のスタイルに現れるように適応する際に、現実的な外観のイメージを合成するタスクである。 モダンモデルは、コンテンツイメージとスタイルイメージを記述する機能を融合した変換を組み込み、その結果の機能をスタイリングされたイメージにデコードする。 コンテントの保存量と注入スタイルの強度のバランスを制御できる汎用変換を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.657485176782934
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Photorealistic style transfer is the task of synthesizing a realistic-looking image when adapting the content from one image to appear in the style of another image. Modern models commonly embed a transformation that fuses features describing the content image and style image and then decodes the resulting feature into a stylized image. We introduce a general-purpose transformation that enables controlling the balance between how much content is preserved and the strength of the infused style. We offer the first experiments that demonstrate the performance of existing transformations across different style transfer models and demonstrate how our transformation performs better in its ability to simultaneously run fast, produce consistently reasonable results, and control the balance between content and style in different models. To support reproducing our method and models, we share the code at https://github.com/chiutaiyin/LS-FT.
• Abstract（参考訳）: フォトリアリスティックなスタイル転送は、ある画像からのコンテンツが他の画像のスタイルに現れるように適応する際に、現実的なイメージを合成するタスクである。 現代のモデルは一般的に、コンテンツイメージとスタイルイメージを記述する機能を融合した変換を組み込み、その結果の機能をスタイリングされたイメージにデコードする。 我々は,コンテンツの保存量と流儀の強さのバランスを制御できる汎用変換を導入する。 我々は、異なるスタイルの転送モデルにおける既存の変換のパフォーマンスを実証する最初の実験を行い、その変換が高速に動作し、一貫した合理的な結果を生み出し、異なるモデルにおけるコンテンツとスタイルのバランスを制御できることを実証する。 メソッドとモデルの再現をサポートするため、コードをhttps://github.com/chiutaiyin/ls-ftで共有します。

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